(57)【要約】  一部の例では、１つ以上のセンサを備える個人用保護具（ＰＰＥ）物品であって、１つ以上のセンサは、ＰＰＥ物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具（ＰＰＥ）物品と；メモリと、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備える少なくとも１つのコンピューティングデバイスであって、１つ以上のコンピュータプロセッサは、ＰＰＥ物品の動作を示す使用データを受信し、安全イベントに対応する、以前に生成した使用データを少なくとも一部基にして、ＰＰＥ物品に関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに使用データを適用し、安全イベントの発生の尤度の予測を少なくとも一部基にして、少なくとも１つの動作を実施する、少なくとも１つのコンピューティングデバイスと、を含む、システム。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上のセンサに関連付けられた個人用保護具（ＰＰＥ）物品であって、前記１つ以上のセンサは、前記ＰＰＥ物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具（ＰＰＥ）物品と、
メモリ及び１つ以上のコンピュータプロセッサを備える少なくとも１つのコンピューティングデバイスと、を備えるシステムであって、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記ＰＰＥ物品の前記動作を示す前記使用データを受信し、
安全イベントに対応する、以前に生成した使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記ＰＰＥ物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの動作を実施する、システム。
【請求項２】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択し、
各訓練事例は、使用データと安全イベントとの間の関連付けを含み、
前記使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含み、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサが前記少なくとも１つの動作を実施した後、１つ以上のＰＰＥ物品の使用から前記訓練事例のセットの１つ以上の訓練事例が生成される、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記使用データの前記１つ以上の指標は特徴ベクトルに構造化されており、前記安全学習モデルは教師あり学習モデルであり、前記安全イベントの発生の尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれる、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記安全イベントの発生の尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれており、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記発生の尤度を、前記安全イベントの尤度のセットの最大発生尤度として選択する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
ユーザと関連付けられており、前記ＰＰＥ物品及び前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスと通信するように構成されているハブを更に含み、前記ＰＰＥ物品は、前記使用データを前記ハブに送信するように構成されており、前記ハブは、前記使用データを前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスに送信するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスは更に、前記安全学習モデルに基づき規則のセットを生成するように構成されており、前記ＰＰＥ物品と通信するように構成されているハブに前記規則を送信し、前記ハブは、前記規則のセット及び前記使用データに基づいて、少なくとも１つの動作を実施するように構成されている、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記少なくとも１つの動作を実施するために、前記ＰＰＥ物品、ユーザと関連付けられており、前記ＰＰＥ物品及び前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスと通信するように構成されているハブ、又は前記ユーザではない者に関連付けられたコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに通知を送信する、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記ＰＰＥ物品は、空気呼吸マスクシステム、落下保護デバイス、聴覚保護具、頭部保護具、衣類、顔面保護具、眼保護具、溶接マスク、又はエグゾスーツのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記少なくとも１つの動作を実施するために、前記ＰＰＥ物品の動作を変更する通知を送信する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記少なくとも１つの動作を実施するために、ユーザ、作業環境、又は前記ＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つと関連付けられた安全イベントを示すユーザインターフェイスを出力して表示する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
１つ以上のＰＰＥ物品のセットを構成する１つ以上の入力コントロールを含むユーザインターフェイスを出力して表示する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記安全学習モデルは、前記ＰＰＥ物品に類似する特性を有する複数のＰＰＥ物品の既知の安全イベントの過去データに少なくとも部分的に基づいている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全学習モデルを、前記ＰＰＥ物品の使用データに基づき更新する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記安全学習モデルは、前記ＰＰＥ物品と共に使用される前記ＰＰＥ物品以外の１つ以上のデバイスの既知の安全イベントのデータに少なくとも部分的に基づいている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記安全学習モデルは、前記ＰＰＥ物品の構成、前記ＰＰＥ物品のユーザ、前記ＰＰＥ物品が使用される環境、又は前記ＰＰＥ物品と共に使用される１つ以上の他のデバイスのうちの少なくとも１つに基づいている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記ＰＰＥ物品は呼吸マスクであり、前記使用データは、ある期間の間の前記少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、前記使用データは、前記少なくとも１つの呼吸マスクのバイザーの位置、前記少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップの温度、前記少なくとも１つの呼吸マスクの前記ヘッドトップの動き、前記少なくとも１つの呼吸マスクの前記ヘッドトップに対する衝撃、前記少なくとも１つの呼吸マスクの前記ヘッドトップの位置、又は前記少なくとも１つの呼吸マスクの前記ヘッドトップ内の頭部の存在を示すデータを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ＰＰＥ物品は呼吸マスクであり、前記使用データは、ある期間の間の前記少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、前記使用データは、前記呼吸マスクの送風機の状態、前記送風機の圧力、前記送風機の駆動時間、前記送風機の温度、前記送風機の動作、前記送風機に対する衝撃、又は前記送風機の位置を示すデータを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、前記安全学習モデルにより特徴付けられた既知の安全挙動に対する、前記ＰＰＥ物品のユーザの異常行動を識別する、請求項１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、前記少なくとも１つのＰＰＥ物品が配置されている作業環境内で、安全イベントの異常な数に関連付けられた領域を識別する、請求項１に記載のシステム。
【請求項２１】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データを前記安全学習モデルに適用するために、前記ＰＰＥ物品のユーザの動作を特徴付ける安全学習モデルに前記使用データを適用し、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、ある時間にわたる前記ユーザの動作が前記ＰＰＥ物品のユーザにとって異常であると判定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項２２】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データを前記安全学習モデルに適用するために、ＰＰＥ物品のユーザによる前記ＰＰＥ物品の構成要素の消費量を特徴付ける安全学習モデルに前記使用データを適用し、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、前記消費量が、ある環境における予想消費量よりも高いと判定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データを前記安全学習モデルに適用するために、前記ユーザの体温を特徴付ける安全学習モデルに前記使用データを適用し、前記安全イベントの発生の尤度を予測することは、前記体温が、前記期間にわたる安全な活動に関連付けられた体温を超えていると判定することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項２４】
個人用保護具（ＰＰＥ）物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている１つ以上のセンサと、
前記１つ以上のセンサに通信接続されている少なくとも１つのコンピューティングデバイスであって、メモリ及び１つ以上のコンピュータプロセッサを備えるコンピューティングデバイスと、を有し、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記ＰＰＥ物品に関連付けられた安全イベントの発生の尤度、及び前記安全イベントに対応する、以前に生成された使用データに少なくとも部分的に基づいて前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して、前記使用データを適用することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの動作を実施する、個人用保護具（ＰＰＥ）物品。
【請求項２５】
メモリと、
１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備え、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
個人用保護具（ＰＰＥ）物品の動作を示す使用データを受信し、前記ＰＰＥ物品は１つ以上のセンサを備え、前記１つ以上のセンサは、前記物品ＰＰＥの動作を示す使用データを生成するように構成されており、
安全イベントに対応する、以前に生成された使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記ＰＰＥ物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて少なくとも１つの動作を実施する、コンピューティングデバイス。
【請求項２６】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択し、各訓練事例は、使用データと安全イベントとの間の関連付けを含み、
前記使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含み、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正する、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２７】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサが前記少なくとも１つの動作を実施した後、１つ以上のＰＰＥ物品の使用から前記訓練事例のセットの１つ以上の訓練事例が生成される、請求項２６に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２８】
前記使用データの前記１つ以上の指標は特徴ベクトルに構造化されており、前記安全学習モデルは教師あり学習モデルであり、前記安全イベントの発生の前記尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれる、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２９】
前記安全イベントの発生の前記尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれ、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記発生の尤度を、前記安全イベントの尤度のセットの最大発生尤度として選択する、請求項２５に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３０】
ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する使用データの１つ以上のストリームを生成するセンサセットと、
メモリと、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備える少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備えるシステムであって、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する前記使用データを受信し、
ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの前記少なくとも１つに対応する、以前に生成した使用データを少なくとも一部基にして、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの動作を実施する、システム。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本出願は、２０１６年６月２３日に出願された米国特許出願第１５／１９０，５６４号、及び２０１６年１０月１４日に出願された米国特許仮出願第６２／４０８，５６４号の利益を主張し、これらの各内容は参照により本明細書中に明示的に取り入れられる。
【技術分野】
【０００２】
本開示は、個人用保護具の分野に関する。より具体的には、本開示は、データを生成する個人用保護具に関する。
【背景技術】
【０００３】
粉塵、煙霧、ガス、空中浮遊汚染物質、落下の危険、聴覚の危険、又は潜在的に危険な若しくは健康に有害な他のあらゆる危険がある、又はこのような危険がある可能性があることが知られている領域内で作業する場合、作業員は呼吸マスク又は清浄空気供給源などの個人用保護具を使用することが普通である。多様な個人用保護具を利用可能であるが、いくつかの一般に使用されているデバイスとしては、動力付き空気浄化呼吸マスク（powered air purifying respirator、ＰＡＰＲ）、自給式呼吸器、落下保護ハーネス、イヤーマフ、フェイスシールド、及び溶接マスクが挙げられる。例えば、ＰＡＰＲは、典型的には、ユーザが装着しているヘッドトップに管を通じて強制空気流を送達するための、電動機により駆動されるファンを含む送風機システムを含む。ＰＡＰＲは、典型的には、フィルタを通して周囲空気を引き、この空気を、呼吸管を通じてヘルメット又はヘッドトップに送り、ろ過された空気をユーザの鼻又は口の周りの呼吸領域に提供するデバイスを含む。ＳＣＢＡ（自給式呼吸器、self-contained breathing apparatus）は、清浄空気を圧縮空気タンクから管又はホースを通じてユーザが装着しているヘッドトップの内部に提供する。一部の例では、様々な個人用保護具は様々な種類のデータを生成してもよい。
【発明の概要】
【０００４】
本開示は、ＰＰＥ（personalprotective equipment、個人用保護具）から、このようなＰＰＥの動作を示す使用データを捕捉するためのシステムを提供する。システムは、使用データを用いて、このようなデータを、安全イベントに対応する、以前に生成した使用データを少なくとも一部基にして、ＰＰＥ物品に関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに適用してもよい。例えば、作業員は、使用データを生成する１つ以上のＰＰＥ物品を装着あるいは装備してもよい。このような使用データの例としては、ほんの一部の例を挙げると、ＰＰＥによって検出された危険、ＰＰＥの動作指標（例えば、フィルタの使用、送風機の速度、落下防止自動巻き取り式ラインの伸長及び後退、音の危険等）、作業員の指標（例えば、作業員の動き、作業員の体温、作業員の聞こえ率等）、及び作業環境の指標が挙げられ得る。
【０００５】
本開示のシステムは、使用データを収集し、このようなデータを安全学習モデルに適用してもよい。安全学習モデルは、使用データセットを基に、安全イベントの尤度を提供してもよい。一部の例では、安全学習モデルは訓練事例の訓練セットにより訓練され、各訓練事例において、使用データセットは特定の安全イベントと関連付けられている。安全学習モデルは、安全学習モデルに適用される後の使用データに応じて、特定の安全イベントの尤度をより正確に予測するために、訓練事例を基に修正してもよい。このように、システムは、作業員環境内の作業員に使用されているＰＰＥ物品から使用データを受信するため、システムは、ほんの一部の例を挙げると、作業員の安全、ＰＰＥ物品の動作、及び／又は作業環境の状態に影響を及ぼす恐れのある安全イベントをより迅速かつ正確に特定することができる。安全イベントが発生した（及び作業員に対する潜在的な危害が発生した）後に安全イベントの原因を評価するよりもむしろ、使用データと安全イベントの尤度との間の関係を定義し得る安全学習モデルは、安全イベントが発生する前に先見的にかつ先制的に通知を生成してもよい及び／又はＰＰＥの動作を変更してもよい。更に、本開示のシステムは、安全イベントの尤度を、訓練モデルがまだ訓練されていない特定の使用データセットから柔軟に予測してもよく、それにより、新たな各使用データセットには、サイズが大きすぎて、事実上、実装及び処理することができない可能性のある明示的な作業規則を実装する必要を排除する。
【０００６】
一部の例では、システムは、１つ以上のセンサに関連付けられた個人用保護具（ＰＰＥ）物品であって、１つ以上のセンサは、ＰＰＥ物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具（ＰＰＥ）物品と；メモリ及び１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備える少なくとも１つのコンピューティングデバイスであって、１つ以上のコンピュータプロセッサは、ＰＰＥ物品の動作を示す使用データを受信し、安全イベントに対応する、以前に生成した使用データに少なくとも部分的に基づいて、ＰＰＥ物品に関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して使用データを適用し、安全イベントの発生の尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの動作を実施する、少なくとも１つのコンピューティングデバイスと、を含む。
【０００７】
一部の例では、個人用保護具（ＰＰＥ）物品は、１つ以上のセンサであって、個人用保護具（ＰＰＥ）物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている１つ以上のセンサと、１つ以上のセンサに通信接続されている少なくとも１つのコンピューティングデバイスであって、メモリ及び１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備えるコンピュータデバイスと、を含み、１つ以上のコンピュータプロセッサは、ＰＰＥ物品に関連付けられた安全イベントの発生の尤度、及び安全イベントに対応する、以前に生成された使用データに少なくとも部分的に基づいて安全イベントの発生の尤度とを予測する安全学習モデルに対して、使用データを適用することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの動作を実施する。
【０００８】
一部の例では、コンピューティングデバイスは、メモリと、個人用保護具（ＰＰＥ）物品の動作を示す使用データを受信する１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含み、ＰＰＥ物品は１つ以上のセンサを備え、１つ以上のセンサは、物品ＰＰＥの動作を示す使用データを生成するように構成されており、安全イベントに対応する、以前に生成された使用データに少なくとも部分的に基づいて、ＰＰＥ物品に関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して使用データを適用し、安全イベントの発生の尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて少なくとも１つの動作を実施する。
【０００９】
一部の例では、システムは、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する使用データの１つ以上のストリームを生成するセンサセットと；メモリと、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備える少なくとも１つのコンピューティングデバイスであって、１つ以上のコンピュータプロセッサは、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する使用データを受信し、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する、以前に生成した使用データを少なくとも一部基にして、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに使用データを適用し、安全イベントの発生の尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの動作を実施する、少なくとも１つのコンピューティングデバイスと、を含む。
【００１０】
本開示の１つ以上の実施形態の詳細は、添付の図面及び以下の説明で述べる。本開示の他の特徴、目的、及び利点は、説明及び図面、並びに特許請求の範囲から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の様々な技術による、埋込式センサ及び通信機能を有するろ過式空気呼吸マスクシステムなどの個人保護具（ＰＰＥ）がいくつかの作業環境内で使用され、個人保護具管理システム（personal protection equipment management system、ＰＰＥＭＳ）によって管理される例示的システムを示すブロック図である。
【図２】本開示の様々な技術による、図１に示される個人保護具管理システムの動作の観点を示すブロック図である。
【図３】本開示の様々な技術による、曝露指摘ろ過式空気呼吸マスクシステムの系統図である。
【図４】本開示の様々な技術による、曝露指摘ろ過式空気呼吸マスクシステムの電子部品のブロック図である。
【図５】本開示の様々な技術による、曝露の判定に関連するフローチャートである。
【図６】本開示の様々な技術による曝露指摘ヘッドトップである。
【図７】本開示の様々な技術による、曝露指摘ヘッドトップ及び通信ハブシステムである。
【図８】本開示の様々な態様による、着用可能なデータハブと通信する自動巻き取り式ライン（ＳＲＬ）の一例を示す概念図である。
【図９】本開示の態様による１つ以上の呼吸マスクの使用データを示すための例示的ユーザインターフェイスを示す。
【図１０】本開示の態様による１つ以上の呼吸マスクの使用データを示すための例示的ユーザインターフェイスを示す。
【図１１】本開示の態様による１つ以上の呼吸マスクの使用データを示すための例示的ユーザインターフェイスを示す。
【図１２】本開示の態様による１つ以上の呼吸マスクの使用データを示すための例示的ユーザインターフェイスを示す。
【図１３】本開示の態様による１つ以上の呼吸マスクの使用データを示すための例示的ユーザインターフェイスを示す。
【図１４】本開示の態様による１つ以上の呼吸マスクの使用データを示すための例示的ユーザインターフェイスを示す。
【図１５】本開示の態様による１つ以上の呼吸マスクの使用データを示すための例示的ユーザインターフェイスを示す。
【図１６】本開示の態様による１つ以上の呼吸マスクの使用データを示すための例示的ユーザインターフェイスを示す。
【図１７】本開示の態様による、安全イベントの尤度を決定するための例示的なプロセスを示すフロー図である。
【図１８】１つ以上の呼吸マスクからの使用データを基にしたコンテンツを含むユーザインターフェイス（ＵＩ）を生成するためのプロセスのフローチャートである。
【図１９Ａ】本開示による、ヘッドトップと聴覚保護具とを含むシステムを示す。
【図１９Ｂ】本開示による、ヘッドトップと聴覚保護具とを含むシステムを示す。
【図２０Ａ】本開示による、ヘッドトップとバイザーとを含むシステムを示す。
【図２０Ｂ】本開示による、ヘッドトップとバイザーとを含むシステムを示す。
【図２１Ａ】本開示による、ヘッドトップとバイザーとを含むシステムを示す。
【図２１Ｂ】本開示による、ヘッドトップとバイザーとを含むシステムを示す。
【００１２】
本発明の範囲から逸脱することなく、実施形態を用いてもよく、また、構造的変更を行ってもよいことを理解されたい。これらの図は、必ずしも一定の比率の縮尺ではない。図面で使用されている同様の番号は同様の構成要素を示す。しかし、特定の図中のある構成要素を示す数字の使用は、同じ数字を付した別の図中の構成要素を限定することを意図するものではないことが理解されよう。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本開示の態様によれば、ＰＰＥ物品は、動作、位置、又はＰＰＥ物品の周囲の環境条件を示すデータを捕捉するためのセンサを含んでもよい。センサは、データ又はコンテキスト情報を生成する任意のデバイスを含んでもよい。このようなデータは一般に、本明細書では、使用データ、あるいは、動作データ又はセンサデータと呼ばれ得る。一部の例では、使用データは、ある期間にわたるサンプルのストリームの形態を取ってもよい。一部の例では、センサは、ＰＰＥ物品の構成要素の動作特性、ＰＰＥ物品を使用する又は着用した作業員の特性、及び／又はＰＰＥ物品が位置する環境に関連する環境因子を測定するように構成されていてもよい。更に、本明細書に記載されるように、ＰＰＥ物品は、スピーカ、振動デバイス、ＬＥＤ、ブザー、又はアラート、音声メッセージ、音、表示等を出力するための他のデバイスなど、各作業員に対して通信を出力するための１つ以上の電子部品を含むように構成されていてもよい。
【００１４】
本開示の態様によれば、ＰＰＥ物品は、取得した使用データを個人保護具管理システム（ＰＰＥＭＳ）に送信するように構成されていてもよく、個人保護具管理システムは、解析エンジンを有するクラウドベースシステムであってもよく、解析エンジンは、様々な作業環境にいる作業員集団によって展開及び使用される個人保護具から受信する使用データのストリームを処理するように構成されている。ＰＰＥＭＳの解析エンジンは、ＰＰＥの任意の個々の物品に関連付けられた作業員に関する安全イベントの発生の尤度を監視し、予測するために、受信する使用データのストリーム（又は使用データの少なくともサブセット）を１つ以上のモデルに適用してもよい。例えば、解析エンジンは、イベントが発生する確率を決定するために、測定されたパラメータ（例えば、電子センサによって測定された）を、例えば、安全な活動、危険な活動、又は懸念すべき活動（通常、危険な活動の前に発生し得る）を示す、ＰＰＥ物品のユーザの活動を特徴付ける既知のモデルと比較してもよい。
【００１５】
解析エンジンは、安全イベントの発生の尤度の予測に応答して出力を生成してもよい。例えば、解析エンジンは、ＰＰＥ物品のユーザから収集されたデータを基に、安全イベントが発生する可能性があることを示す出力を生成してもよい。出力は、ＰＰＥ物品のユーザに、安全イベントが発生する可能性があることを警告するために使用されてもよく、ユーザが自身の行動を変えることを可能にする。他の例では、呼吸マスク、又は作業員によりローカルな中間データハブ内のプロセッサ内に埋め込まれた回路は、モデル又はＰＰＥＭＳによって決定された規則セットを適用し、アラート、又は予測された安全イベントを回避若しくは軽減するように設計された他の予防策をローカルに生成し、出力するように、ＰＰＥＭＳ又は他のメカニズムによりプログラムされていてもよい。このようにして、本技術は、呼吸マスクの動作を正確に測定及び／又は監視し、その動作を基に予測結果を決定するためのツールを提供する。説明のため、特定タイプのＰＰＥに関する本開示の特定の例を提供するが、本開示のシステム、技術、及びデバイスは、あらゆるタイプのＰＰＥに適用可能である。
【００１６】
図１は、個人保護具を管理するための個人保護具管理システム（ＰＰＥＭＳ）６を含む例示的なコンピューティングシステム２を示すブロック図である。本明細書に記載されるように、ＰＰＥＭＳは、正規ユーザが予防的な職業上の健康及び安全動作を実施するとともに、安全保護具の点検及び保守を管理することを可能にする。安全専門家は、ＰＰＥＭＳ６との対話によって、例えば、エリア点検、作業員点検、作業員の健康及び安全遵守訓練を管理することができる。
【００１７】
概して、ＰＰＥＭＳ６は、データ収集、モニタリング、アクティビティのロギング、報告、予測分析、ＰＰＥ制御、及びアラート生成を行う。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、本明細書に記載される様々な例による、基礎を成す解析及び安全イベント予測エンジンとアラートシステムとを含む。一般に、安全イベントとは、個人用保護具（ＰＰＥ）のユーザの活動、ＰＰＥの状態、又は環境条件（例えば、有害な場合がある）を意味し得る。一部の例では、安全イベントは、怪我又は作業員の状態、職場での被害、又は規制違反であり得る。例えば、落下保護具の文脈では、安全イベントとは、落下保護具の不正使用、落下具のユーザが落下すること、又は落下保護具の故障であり得る。呼吸マスクの文脈では、安全イベントとは、呼吸マスクの不正使用、呼吸マスクのユーザが適切な品質及び／又は量の空気を受けていないこと、又は呼吸マスクの故障であり得る。安全イベントは、また、ＰＰＥが位置する環境内の危険に関連付けられてもよい。一部の例では、ＰＰＥ物品に関連付けられた安全イベントの発生には、ＰＰＥが使用される環境内の安全イベント、又はＰＰＥ物品を使用する作業員に関連付けられた安全イベントを含んでもよい。一部の例では、安全イベントは、ＰＰＥ、作業員、及び／又は作業員環境が、正常運転のように動作している、使用されている、又は機能していることを示すものであってもよい。正常運転は、許容可能な若しくは安全な動作、使用、又は活動の所定又は既定の状態である。
【００１８】
以下で更に記載するように、ＰＰＥＭＳ６は、個人安全保護具管理ツールの統合スイートを提供し、本開示の様々な技術を実施する。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、工事現場、採掘現場、製造現場、又は任意の物理的環境であり得る１つ以上の物理的環境８内で作業員１０が使用する個人保護具、例えば安全具を管理するための、統合されたエンドツーエンドシステムを提供する。本開示の技術は、コンピューティング環境２の様々な部分内で実現されてもよい。
【００１９】
図１の例に示すように、システム２は、の複数の物理的環境８Ａ、８Ｂ（集合的に環境８）内のコンピューティングデバイスが１つ以上のコンピュータネットワーク４を介してＰＰＥＭＳ６と電子的に通信するコンピューティング環境を示す。各物理的環境８は、作業員１０などの１人以上の個人がそれぞれの環境内においてタスク又は活動に従事する際に個人保護具を使用する、作業環境などの物理的環境を示す。
【００２０】
この例では、環境８Ａは、全般的に作業員１０を有するものとして示されるが、環境８Ｂは、より詳細な例を提供するために拡張された形態で示される。図１の例では、複数の作業員１０Ａ〜１０Ｎが各々の呼吸マスク１３Ａ〜１３Ｎを使用するものとして示されている。
【００２１】
本明細書に更に記載されるように、各呼吸マスク１３は、ユーザ（例えば作業員）が呼吸マスクを装着して活動に従事している際にデータをリアルタイムで捕捉するように構成された、埋込式センサ又はモニタリングデバイスと処理電子機器とを含む。例えば、本明細書により詳細に記載されるように、呼吸マスク１３は、いくつかの構成要素（例えば、ヘッドトップ、送風機、フィルタ等）を含んでもよく、呼吸マスク１３は、このような構成要素の動作を検出又は制御するためのいくつかのセンサを含んでもよい。ヘッドトップは、例として、ヘッドトップバイザー位置センサ、ヘッドトップ温度センサ、ヘッドトップモーションセンサ、ヘッドトップ衝撃検知センサ、ヘッドトップ位置センサ、ヘッドトップバッテリーレベルセンサ、ヘッドトップ頭部検知センサ、周囲騒音センサ等を含んでもよい。送風機は、例として、送風機状態センサ、送風機圧力センサ、送風機駆動時間センサ、送風機温度センサ、送風機バッテリーセンサ、送風機モーションセンサ、送風機衝撃検知センサ、送風機位置センサ等を含んでもよい。フィルタは、例として、フィルタ存在センサ、フィルタタイプセンサ等を含んでもよい。本明細書に記載されるように、上記センサはそれぞれ、使用データを生成してもよい。
【００２２】
加えて、各呼吸マスク１３は、呼吸マスク１３の動作を示すデータを出力するための、及び／又は各作業員１０に対して通信を生成し、出力するための１つ以上の出力デバイスを含んでもよい。例えば、呼吸マスク１３は、可聴フィードバック（例えば、１つ以上のスピーカ）、視覚フィードバック（例えば、１つ以上のディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）等）、又は触覚フィードバック（例えば、振動する、又は他の触覚フィードバックを提供するデバイス）を生成するための１つ以上のデバイスを含んでもよい。
【００２３】
概して、各環境８は、（例えば、ローカルエリアネットワーク）コンピューティング設備を含み、これによって呼吸マスク１３はＰＰＥＭＳ６と通信することができる。例えば、環境８は、８０２．１１無線ネットワーク、８０２．１５ＺｉｇＢｅｅネットワーク等などの無線技術で構成されていてもよい。図１の例では、環境８Ｂは、ネットワーク４を介してＰＰＥＭＳ６と通信するためのパケットベースのトランスポート媒体を提供するローカルネットワーク７を含む。加えて、環境８Ｂは、作業環境全体にわたって無線通信のサポートを提供するために、環境全体にわたって地理的に分散されていてもよい複数の無線アクセスポイント１９Ａ、１９Ｂを含む。
【００２４】
各呼吸マスク１３は、検出された運動、イベント、及び条件などのデータを、８０２．１１ＷｉＦｉプロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈプロトコル等などの無線通信を介して通信するように構成されている。呼吸マスク１３は、例えば、無線アクセスポイント１９と直接通信してもよい。別の例として、各作業員１０は、呼吸マスク１３とＰＰＥＭＳ６との間の通信を可能にし、かつ容易にするウェアラブル通信ハブ１４Ａ〜１４Ｍをそれぞれ１つ装備していてもよい。例えば、各作業員１０の呼吸マスク１３及び他のＰＰＥ（落下保護具、聴覚保護具、安全帽、又は他の機器など）は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又は他の狭域プロトコルを介して各通信ハブ１４と通信してもよく、通信ハブは、無線アクセスポイント１９によって処理された無線通信を介してＰＰＥＭ６と通信してもよい。ウェアラブルデバイスとして示されているが、ハブ１４は、環境８Ｂ内に配置されたスタンドアロンデバイスとして実装されてもよい。一部の例では、ハブ１４はＰＰＥ物品であってもよい。
【００２５】
概して、各ハブ１４は、呼吸マスク１３に及び呼吸マスク１３から通信を中継する、呼吸マスク１３の無線デバイスとして動作し、ＰＰＥＭＳ６との通信が失われた場合に使用データのバッファリングが可能であってもよい。更に、各ハブ１４は、クラウドへの接続を必要とすることなくローカルアラート規則がインストールされ、実行され得るように、ＰＰＥＭＳ６によりプログラム可能である。したがって、各ハブ１４は、各環境内の呼吸マスク１３及び／又は他のＰＰＥから使用データストリームのリレーを提供するとともに、ＰＰＥＭＳ６との通信が失われた場合、イベントのストリームを基に、ローカライズされたアラート生成のためのローカルコンピューティング環境を提供する。
【００２６】
図１の例に示すように、環境８Ｂなどの環境は、また、作業環境内における正確な位置情報を提供するビーコン１７Ａ〜１７Ｃなどの１つ以上の無線可能ビーコンを含んでもよい。例えば、ビーコン１７Ａ〜１７Ｃは、各ビーコン内のコントローラが各ビーコンの位置を正確に特定可能であり得るようにＧＰＳ対応であってもよい。作業員１０により装着された所与の呼吸マスク１３又は通信ハブ１４は、ビーコン１７のうちの１つ以上との無線通信を基に、作業環境８Ｂ内の作業員の位置を特定するように構成されている。このようにして、ＰＰＥＭＳによって実施される分析、報告、及び解析を補助するために、ＰＰＥＭＳ６に報告されるイベントデータ（例えば、使用データ）に位置情報をスタンプしてもよい。
【００２７】
加えて、環境８Ｂなどの環境は、また、センシングステーション２１Ａ、２１Ｂなどの１つ以上の無線対応センシングステーションを含んでもよい。各センシングステーション２１は、１つ以上のセンサと、検出された環境条件を示すデータを出力するように構成されているコントローラと、を含む。更に、センシングステーション２１は、環境８Ｂの各地理的領域内に配置されていてもよい、あるいは、ビーコン１７と対話して各位置を特定してもよく、環境データをＰＰＥＭＳ６に報告する際にこのような位置情報を含む。このように、ＰＰＥＭＳ６は、検出された環境条件を特定の領域と相関させるように構成されていてもよく、したがって、呼吸マスク１３から受信したイベントデータを処理するときに、捕捉された環境データを使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、アラートの生成又は呼吸マスク１３のための他の命令を補助するために、及び特定の環境条件（例えば、熱、湿度、視認性）と異常な作業員の行動又は安全イベントの増加との間のあらゆる相関を決定するなどの予測分析を実施するために、環境データを使用してもよい。したがって、ＰＰＥＭＳ６は、差し迫った安全イベントの予測及び回避を補助するために現在の環境条件を利用してもよい。センシングステーション２１によって検出され得る例示的な環境条件としては、温度、湿度、ガスの存在、圧力、視認性、風等が挙げられるが、これらに限定されない。
【００２８】
例示的な実装形態では、環境８Ｂなどの環境は、また、環境全体にわたって分布して、呼吸マスク１３にアクセスするための観察ステーションを提供する１つ以上の安全ステーション１５を含んでもよい。安全ステーション１５は、作業員１０の１人が呼吸マスク１３及び／若しくは他の安全具を点検し、安全具が特定の環境８に適切であることを確認すること及び／又はデータを交換することを可能にしてもよい。例えば、安全ステーション１５は、アラート規則、ソフトウェアアップデート、又はファームウェアアップデートを呼吸マスク１３又は他の機器に送信してもよい。安全ステーション１５は、また、呼吸マスク１３、ハブ１４及び／又は他の安全具にキャッシュされたデータを受信してもよい。すなわち、呼吸マスク１３（及び／又はデータハブ１４）は、呼吸マスク１３のセンサからネットワーク４にリアルタイムで又はほぼリアルタイムで使用データを典型的には送信し得るが、一部の例では、呼吸マスク１３（及び／又はデータハブ１４）はネットワーク４への接続性を有しない場合がある。このような例では、呼吸マスク１３（及び／又はデータハブ１４）は使用データをローカルに格納してもよく、安全ステーション１５に近接しているときに使用データを安全ステーション１５に送信してもよい。安全ステーション１５は、その後、呼吸マスク１３からのデータをアップロードしてもよく、ネットワーク４に接続してもよい。
【００２９】
加えて、各環境８は、エンドユーザコンピューティングデバイス１６がネットワーク４を介してＰＰＥＭＳ６と対話するための動作環境を提供するコンピューティング設備を含む。例えば、各環境８は、環境内における安全遵守の監督を担う１人以上の安全管理者を典型的に含む。概して、各ユーザ２０はコンピューティングデバイス１６と対話してＰＰＥＭＳ６にアクセスする。各環境８は、システムを含んでもよい。同様に、リモートユーザはネットワーク４を介してＰＰＥＭＳと対話するためにコンピューティングデバイス１８を使用してもよい。例示の目的で、エンドユーザコンピューティングデバイス１６は、ラップトップ、デスクトップコンピュータ、タブレット又はいわゆるスマートフォンなどのモバイルデバイス等であってもよい。
【００３０】
ユーザ２０、２４は、ＰＰＥＭＳ６と対話し、作業員１０が使用している安全に機器の多くの態様を制御し、能動的に管理する（使用記録にアクセスし、見ること、解析及び報告など）。例えば、ユーザ２０、２４は、ＰＰＥＭＳ６によって取得され、格納された使用情報を精査してもよく、使用情報は、ある継続時間（例えば、日、週等）における開始時間と終了時間を特定するデータ、呼吸マスク１３のバイザーの持ち上げ、作業員１０の頭部からの呼吸マスク１３の取り外し、呼吸マスク１３の動作パラメータの変更、呼吸マスク１３の構成要素のステータス変更（例えば、バッテリー残量低下イベント）、作業員１０の動き、呼吸マスク１３又はハブ１４に対する衝撃の検知、ユーザから取得された検出データ、環境データ等などの特定のイベント中に収集されたデータを含んでもよい。加えて、ユーザ２０、２４はＰＰＥＭＳ６と対話し、アセットトラッキングを実施し、個々の安全具、例えば呼吸マスク１３の保守イベントの予定を立て、任意の手順又は規定の遵守を確実にしてもよい。ＰＰＥＭＳ６は、ユーザ２０、２４が保守手順に関するデジタルチェックリストを作成し、完成させること、及びコンピューティングデバイス１６、１８からの手順のあらゆる結果をＰＰＥＭＳ６に同期させることを可能にしてもよい。
【００３１】
更に、本明細書に記載されるように、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３などのデジタル対応ＰＰＥからの千又は更に数百万のイベントの同時ストリームを処理するように構成されているイベント処理プラットフォームを組み込む。ＰＰＥＭＳ６の基礎解析エンジンは、インバウンドストリームに過去データ及びモデルを適用し、作業員１０の条件又は行動パターンを基に特定される異常又は予測される安全イベントの発生などのアサーションを算出する。更に、ＰＰＥＭＳ６は、任意の予測されるイベント、異常、動向等を作業員１０及び／又はユーザ２０、２４に通知するためにリアルタイムアラート生成と報告を行う。
【００３２】
ＰＰＥＭＳ６の解析エンジンは、一部の例では、検出された作業員データ、環境条件、地理的領域、及び他の因子間の関係又は相関を特定し、安全イベントに対する影響を分析するために解析を適用してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の集団にわたって取得したデータを基に、おそらくは特定の地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながる又はつながることが予想されるかを決定してもよい。
【００３３】
このようにして、ＰＰＥＭＳ６は個人保護具を管理するための総合的なツールを、基礎解析エンジン及び通信システムと密に統合し、データ収集、モニタリング、アクティビティのロギング、報告、行動解析、及びアラート生成を行う。更に、ＰＰＥＭＳ６は、システム２の様々な要素により、及びシステム２の様々な要素間で動作及び使用するための通信システムを提供する。ユーザ２０、２４は、作業員１０から取得したデータに対しＰＰＥＭＳ６が実施した任意の解析の結果を見るためにＰＰＥＭＳ６にアクセスしてもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６はウェブベースのインターフェースを、ウェブサーバ（例えば、ＨＴＴＰサーバ）を介して提示してもよい、又はデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン及びタブレットなどのモバイルデバイス等などの、ユーザ２０、２４が使用するコンピューティングデバイス１６、１８のデバイスのためにクライアント側のアプリケーションを展開してもよい。
【００３４】
一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、取得した安全情報、コンプライアンス情報及び解析エンジンの任意の結果を、例えば、ダッシュボード、アラート通知、レポート等によって見るために、ＰＰＥＭＳ６に直接問い合わせるためのデータベースクエリエンジンを提供してもよい。すなわち、ユーザ２４、２６、又はコンピューティングデバイス１６、１８で実行するソフトウェアがＰＰＥＭＳ６にクエリを提出し、クエリに対応するデータを受信し、１つ以上のレポート又はダッシュボードの形態で提示してもよい（例えば、図９〜図１６の例に示すように）。このようなダッシュボードは、作業員集団全体の基準（「正常」）動作、作業員を危険に曝す恐れのある異常な活動に従事するあらゆる異常な作業員の特定、著しく異常な（例えば、高い）安全イベントが発生した又は発生することが予想される環境２内の任意の地理的領域の特定、他の環境と比較して安全イベントの異常発生を示す任意の環境２の特定等などの、システム２に関する様々な見識を提供してもよい。
【００３５】
以下に詳細に示されているように、ＰＰＥＭＳ６はモニタリングが行われている個人のワークフローを簡素化し、実体又は環境に対する安全遵守を確実にしてもよい。すなわち、本開示の技術は、能動的な安全管理を可能にしてもよく、組織が、環境８内の特定領域、特定の安全具又は個々の作業員１０に関する予防処置又は修正処置を取り、実体が、基礎分析エンジンによるデータ駆動型のワークフロー手順を規定し、この手順を実施することを更に可能にしてもよい。
【００３６】
一例として、ＰＰＥＭＳ６の基礎分析エンジンは、所与の環境８内の又は組織全体の複数の環境にわたる作業員集団のための顧客定義の指標を算出し、提示するように構成されていてもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、データを取得し、集約した性能指標と予測した行動解析を作業員集団全体に（例えば、環境８Ａ、８Ｂのいずれか又は両方の作業員１０全体に）提供するように構成されていてもよい。更に、ユーザ２０、２４は、あらゆる安全インシデントの発生に関するベンチマークを設定してもよく、ＰＰＥＭＳ６は、個人又は所定の作業員集団のベンチマークに対する実際の性能指標を追跡してもよい。
【００３７】
別の例として、ＰＰＥＭＳ６は、更に、特定の条件の組み合わせが存在する場合、例えば、呼吸マスク１３のうちの１つなどの安全具の検査又は整備を早めるために、アラートを発してもよい。このように、ＰＰＥＭＳ６は、指標がベンチマークを満たさない個々の呼吸マスク１３又は作業員１０を特定し、ユーザに、介入すること及び／又は指標をベンチマークに対して向上させるための手順を実施することを促してもよく、それにより作業員１０のコンプライアンスを確実とし、安全を能動的に管理する。
【００３８】
図２は、安全リリースライン（safetyrelease line、ＳＲＬ）１１、呼吸マスク１３、安全ヘルメット、聴覚保護具、又は他の安全具などの様々な通信対応個人保護具（ＰＰＥ）を有する全体的な作業員１０集団を有する複数の別個の作業環境８をサポート可能なクラウドベースプラットフォームとしてホストされる場合のＰＰＥＭＳ６の動作の観点を記載するブロック図である。図２の例では、ＰＰＥＭＳ６の構成要素は、本開示の技術を実施する複数の論理層に従い配置されている。各層は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを含む１つ以上のモジュールによって実装されてもよい。
【００３９】
図２では、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３及び／又は他の機器などの個人保護具（ＰＰＥ）６２が、直接又はハブ１４及びコンピューティングデバイス６０を介して、ＰＰＥＭＳ６と中間層６４を介して通信するクライアント６３として動作する。コンピューティングデバイス６０は、典型的には、デスクトップアプリケーション、モバイルアプリケーション、及びウェブアプリケーションなどのクライアントソフトウェアアプリケーションを実行する。コンピューティングデバイス６０は、図１のコンピューティングデバイス１６、１８のいずれであってもよい。コンピューティングデバイス６０の例としては、ほんの一部の例を挙げると、ポータブル又はモバイルコンピューティングデバイス（例えば、スマートフォン、ウェアラブルコンピューティングデバイス、タブレット）、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、スマートテレビジョンプラットフォーム、及びサーバが挙げられ得るが、これらに限定されない。
【００４０】
本開示に更に記載されるように、ＰＰＥ６２はＰＰＥＭＳ６と（直接又はハブ１４を介して）通信して、埋込式センサ及び他のモニタリング回路から取得したデータのストリームを提供し、ＰＰＥＭＳ６からアラート、構成、及び他の通信を受信する。コンピューティングデバイス６０上で実行されるクライアントアプリケーションはＰＰＥＭ６と通信し、取得された、格納された、生成された及び／又はそうでなければサービス６８によって処理された情報を送受信してもよい。例えば、クライアントアプリケーションは、ＰＰＥＭＳ６に格納された及び／又はＰＰＥＭＳ６によって管理された分析データを含む安全イベント情報を要求し、編集してもよい。一部の例では、クライアントアプリケーション６１は、ＰＰＥ６２から取得した及び又はＰＰＥＭＳ６によって生成された多くの個々の安全イベントの事例と対応するデータとを要約するあるいは集約する、集約された安全イベント情報を要求し、表示してもよい。クライアントアプリケーションは、ほんの一部の例を挙げると、過去の及び予測された安全イベントに関する解析情報、作業員１０の行動動向について問い合わせるためにＰＰＥＭＳ６と対話してもよい。一部の例では、クライアントアプリケーションは、ＰＰＥＭＳ６から受信した情報を出力して表示し、このような情報をクライアント６３のユーザのために可視化してもよい。以下に更に示し、記載するように、ＰＰＥＭＳ６は、クライアントアプリケーションに情報を提供してもよく、この情報をクライアントアプリケーションはユーザインターフェイスに出力して表示する。
【００４１】
コンピューティングデバイス６０上で実行されるクライアントアプリケーションは、異なるプラットフォーム用に実装されてもよいが、類似の又は同一の機能を含み得る。例えば、クライアントアプリケーションは、ほんの一部の例を挙げると、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ａｐｐｌｅ  ＯＳ  Ｘ、又はＬｉｎｕｘなどのデスクトップオペレーティングシステム上で実行するようにコンパイルされたデスクトップアプリケーションであってもよい。別の例として、クライアントアプリケーションは、ほんの一部の例を挙げると、Ｇｏｏｇｌｅ  Ａｎｄｒｏｉｄ、Ａｐｐｌｅ  ｉＯＳ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ  Ｍｏｂｉｌｅ、又はＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ  ＯＳなどのモバイルオペレーティングシステム上で実行するようにコンパイルされたモバイルアプリケーションであってもよい。別の例として、クライアントアプリケーションは、ＰＰＥＭＳ６から受信したウェブページを表示するウェブブラウザなどのウェブアプリケーションであってもよい。ウェブアプリケーションの例では、ＰＰＥＭＳ６は、ウェブアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）から要求を受信し、要求を処理し、１つ以上の応答をウェブアプリケーションに返送してもよい。このようにして、ウェブページの集合体、ウェブアプリケーションのクライアント側の処理、及びＰＰＥＭＳ６によって実施されるサーバ側の処理は、本開示の技術を実施するための機能を集合的に提供する。このようにして、クライアントアプリケーションは本開示の技術によるＰＰＥＭＳ６の様々なサービスを使用し、アプリケーションは、様々な異なるコンピューティング環境（例えば、ほんの一部の例を挙げると、ＰＰＥの埋め込み回路又はプロセッサ、デスクトップオペレーティングシステム、モバイルオペレーティングシステム、又はウェブブラウザ）内で動作してもよい。
【００４２】
図２に示すように、ＰＰＥＭＳ６は、ＰＰＥＭＳ６によって提示され、サポートされるアプリケーションプログラミングインターフェース（application programming interface、ＡＰＩ）又はプロトコルインターフェースのセットを示す中間層６４を含む。中間層６４は、ＰＰＥＭＳ６において更に処理されるメッセージを、初めに、いずれかのクライアント６３から受信する。中間層６４は、したがって、クライアント６３上で実行されるクライアントアプリケーションで利用可能な１つ以上のインターフェースを提供してもよい。一部の例では、インターフェースは、ネットワーク上でアクセス可能なアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）であってもよい。中間層６４は１つ以上のウェブサーバに実装されていてもよい。１つ以上のウェブサーバは、入来する要求を受信し、要求からの情報を処理する及び／又はサービス６８に転送し、サービス６８から受信した情報を基に、初めに要求を送信したクライアントアプリケーションに１つ以上の応答を提供してもよい。一部の例では、中間層６４を実装する１つ以上のウェブサーバは、１つ以上のインターフェースを提供するプログラム論理を展開するための実行環境を含んでもよい。以下で更に記載するように、各サービスは、中間層６４を介してアクセス可能な１つ以上のインターフェースの群を提供してもよい。
【００４３】
一部の例では、中間層６４は、ＨＴＴＰメソッドを使用してサービスと対話し、ＰＰＥＭＳ６のリソースを操作するレプレゼンテーショナルステートトランスファ（Representational State Transfer、ＲＥＳＴｆｕｌ）インターフェースを提供してもよい。このような例では、サービス６８は、初期要求を提出したクライアントアプリケーション６１に中間層６４が返送するＪａｖａＳｃｒｉｐｔオブジェクトノーテーション（JavaScript Object Notation、ＪＳＯＮ）メッセージを生成してもよい。一部の例では、中間層６４は、クライアントアプリケーション６１からの要求を処理するために、シンプルオブジェクトアクセスプロトコル（Simple Object Access Protocol、ＳＯＡＰ）を使用するウェブサービスを提供する。更に別の例では、中間層６４は、クライアント６３からの要求を処理するためにリモートプロシージャコール（Remote Procedure Calls、ＲＰＣ）を使用してもよい。クライアントアプリケーションから１つ以上のサービス６８を使用する要求を受信すると、中間層６４はサービス６８を含むアプリケーション層６６に情報を送信する。
【００４４】
図２に示すように、ＰＰＥＭＳ６はまた、ＰＰＥＭＳ６の基本動作の多くを実施するためのサービスの集合体を示すアプリケーション層６６を含む。アプリケーション層６６は、クライアントアプリケーション６１から受信した要求に含まれる情報を受信し、更に、この情報を、要求によって呼び出されたサービス６８の１つ以上に従い処理する。アプリケーション層６６は、１つ以上のアプリケーションサーバ、例えば、物理マシン又は仮想マシン上で実行される１つ以上のディスクリートソフトウェアサービスとして実装されてもよい。すなわち、アプリケーションサーバは、サービス６８の実行のための実行環境を提供する。一部の例では、上述の機能中間層６４とアプリケーション層６６の機能は同一サーバに実装されてもよい。
【００４５】
アプリケーション層６６は、例えば、一例として論理サービスバス７０を介して通信する１つ以上の別個のソフトウェアサービス６８、例えば、プロセスを含んでもよい。サービスバス７０は、一般に、異なるサービスがパブリッシュ／サブスクライブ通信モデルなどによって他のサービスにメッセージを送信することを可能にする論理相互接続又はインターフェースのセットを示す。例えば、各サービス６８は、各サービスの基準セットを基に、特定タイプのメッセージにサブスクライブしてもよい。サービスが特定タイプのメッセージをサービスバス７０にパブリッシュすると、そのタイプのメッセージにサブスクライブする他のサービスがメッセージを受信する。このようにして、各サービス６８は、互いに情報を通信してもよい。別の例として、サービス６８は、ソケット又は他の通信メカニズムを使用してポイントツーポイント形式で通信してもよい。各サービス６８の機能を説明する前に、層について本明細書で簡潔に記載する。
【００４６】
ＰＰＥＭＳ６のデータ層７２は、１つ以上のデータリポジトリ７４を使用してＰＰＥＭＳ６内の情報の持続性を提供するデータリポジトリを示す。データリポジトリは、概して、データを格納及び／又は管理する任意のデータ構造又はソフトウェアであってもよい。データリポジトリの例としては、ほんの一部の例を挙げると、リレーショナルデータベース、多次元データベース、マップ、及びハッシュテーブルが挙げられるが、これらに限定されない。データ層７２は、データリポジトリ７４内の情報を管理するためにリレーショナルデータベース管理システム（Relational Database Management System、ＲＤＢＭＳ）ソフトウェアを使用して実装されてもよい。ＲＤＢＭＳソフトウェアは、構造化クエリ言語（Structured Query Language、ＳＱＬ）を使用してアクセスされ得る１つ以上のデータリポジトリ７４を管理してもよい。１つ以上のデータベース内の情報は、ＲＤＢＭＳソフトウェアを用いて格納、取得、及び修正されてもよい。一部の例では、データ層７２は、オブジェクトデータベース管理システム（Object Database Management System、ＯＤＢＭＳ）、オンライン分析処理（Online Analytical Processing、ＯＬＡＰ）データベース、又は他の適切なデータ管理システムを使用して実装されてもよい。
【００４７】
図２に示すように、各サービス６８Ａ〜６８Ｉ（「サービス６８」）はＰＰＥＭＳ６内にモジュール形式で実装されている。各サービスを別個のモジュールとして示しているが、一部の例では、２つ以上のサービスの機能を単一モジュール又は構成要素へと組み合わせてもよい。各サービス６８はソフトウェア、ハードウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせに実装されてもよい。更に、サービス６８は、スタンドアロンデバイス、別個の仮想マシン又はコンテナ、プロセス、スレッド、又は一般に１つ以上の物理プロセッサ上で実行するためのソフトウェア命令として実装されてもよい。
【００４８】
一部の例では、１つ以上のサービス６８はそれぞれ、中間層６４を介して露出される１つ以上のインターフェースを提供してもよい。したがって、本開示の技術を実施するために、コンピューティングデバイス６０のクライアントアプリケーションは１つ以上のサービス６８の１つ以上のインターフェースを呼び出してもよい。
【００４９】
本開示の技術によれば、サービス６８は、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａと、イベントセレクタ６８Ｂと、イベントプロセッサ６８Ｃと、ハイプライオリティ（high priority、ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄと、を含むイベント処理プラットフォームを含んでもよい。イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、ＰＰＥ６２及びハブ１４と通信を送受信するためのフロントエンドインターフェースとして動作する。換言すると、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、環境８内に展開され、作業員１０によって使用される安全具のフロントラインインターフェースとして動作する。一部の例では、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、安全具によって検出及び捕捉されたデータを保持するＰＰＥ６２からのイベントストリーム６９の個々のインバウンド通信を受信させる複数のタスク又はジョブとして実装されてもよい。イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、例えば、イベントストリーム６９を受信すると、イベントと呼ばれるインバウンド通信を素早くエンキューするためのタスクを生成し、通信セッションを閉じてもよく、それにより高速処理と拡張性を提供する。各受信される通信は、例えば、一般にイベントと呼ばれる、検出された条件、動き、温度、活動、又は他のデータを表す最近捕捉されたデータのデータを保持してもよい。イベントエンドポイントフロントエンド６８ＡとＰＰＥとの間で交換される通信は、通信遅延及び連続性に応じてリアルタイム又は擬似リアルタイムであってもよい。
【００５０】
イベントセレクタ６８Ｂは、フロントエンド６８Ａを介してＰＰＥ６２及び／又はハブ１４から受信したイベント６９のストリーム上で動作し、規則又は分類に基づき、受信イベントと関連付けられた優先順位を決定する。イベントセレクタ６８Ｂは、優先順位に基づき、イベントプロセッサ６８Ｃ又はハイプライオリティ（ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄによって後続処理するためのイベントをエンキューする。付加的な計算資源及びオブジェクトは、ＰＰＥの誤使用、地理的位置及び条件に基づく誤ったフィルタ及び／又は呼吸マスクの使用、ＳＲＬ１１の適切な固定の失敗等などの重大なイベントに対する応答性を確保するために、ＨＰイベントプロセッサ６８Ｄに専用であってもよい。ハイプライオリティイベントの処理に応答して、ＨＰイベントプロセッサ６８Ｄは通知サービス６８Ｅを即座に呼び出し、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、ハブ１４及び／又はリモートユーザ２０、２４に対して出力されるアラート、命令、警告、又は他の類似のメッセージを生成してもよい。ハイプライオリティとして分類されなかったイベントは、イベントプロセッサ６８Ｃによって消費及び処理される。
【００５１】
概して、イベントプロセッサ６８Ｃ又はハイプライオリティ（ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄは、受信されるイベントのストリーム上で動作し、データリポジトリ７４内のイベントデータ７４Ａを更新する。概して、イベントデータ７４Ａは、ＰＰＥ６２から得られる使用データの全て又はサブセットを含んでもよい。例えば、一部の例では、イベントデータ７４Ａは、ＰＰＥ６２の電子センサから得られるデータのサンプルの全ストリームを含んでもよい。他の例では、イベントデータ７４Ａは、例えば、ＰＰＥ６２の特定の期間又は活動に関連付けられたこのようなデータのサブセットを含んでもよい。
【００５２】
一部の例では、本明細書により詳細に記載されるように、呼吸マスク１３は、例えば、ヘッドトップ、ヘッドトップに空気を送るための送風機、及び空気をフィルタリングするためのフィルタなどのいくつかの構成要素を含んでもよい。以下に示される表１は、ヘッドトップに関して呼吸マスク１３から得られ得る非限定的な使用データセットを含む。
【表１】
2019527878.tif 000003
【００５３】
以下に示される表２は、送風機に関して呼吸マスク１３から得られ得る非限定的な使用データセットを含む。
【表２】
2019527878.tif 000004
【００５４】
以下に示される表３は、フィルタに関して呼吸マスク１３から得られ得る非限定的な使用データセットを含む。
【表３】
2019527878.tif 000005
【００５５】
イベントプロセッサ６８Ｃ、６８Ｄは、イベントデータ７４Ａに格納されたイベント情報を作成、読み出し、更新、及び削除してもよい。のためのイベント情報は、行／列形式で指定されたデータテーブルなどの情報の名前／値の対を含む構造として各データベースレコードに格納されてもよい。例えば、名前（例えば、列）は「作業員のＩＤ」であってもよく、値は従業員識別番号であってもよい。イベントレコードは、作業員のＩＤ、ＰＰＥのＩＤ、取得したタイムスタンプ、及び１つ以上の検出されたパラメータを示すデータなどであるが、これらに限定されない情報を含んでもよい。
【００５６】
加えて、イベントセレクタ６８Ｂは、リアルタイム解析を実施するためにイベントの受信ストリームの詳細処理を実施するように構成されたストリーム解析サービス６８Ｆにイベントの受信ストリームを案内する。ストリーム解析サービス６８Ｆは、イベントデータ７４Ａが受信される際に、例えば、イベントデータ７４Ａの複数ストリームを処理し、過去データ及びモデル７４Ｂとリアルタイムで比較するように構成されていてもよい。このようにして、ストリーム解析サービス６８Ｄは、条件又は作業員の行動を基に安全の懸念を検知すると、異常を検知し、受信イベントデータ値を変換し、アラートを発するように構成されていてもよい。過去データ及びモデル７４Ｂは、例えば、特定の安全規則、ビジネス規則等を含んでもよい。加えて、ストリーム解析サービス６８Ｄは、通知サービス６８ＦによりＰＰＰＥ６２に、又は記録管理及び報告サービス６８Ｄによってコンピューティングデバイス６０に通信するための出力を生成してもよい。
【００５７】
このようにして、解析サービス６８Ｆは、環境８内の作業員１０が使用している有効安全ＰＰＥ６２からのイベントのインバウンドストリーム、潜在的には数百又は数千のイベントのストリームを処理し、過去データ及びモデル７４Ｂを適用し、作業員の条件又は行動パターンを基に、特定された異常又は予測された差し迫った安全イベントの発生などのアサーションを算出する。解析サービス６８Ｄは、いずれかのクライアント６３に出力するために、サービスバス７０によって通知サービス６８Ｆ及び／又は記録管理にアサーションを発行してもよい。
【００５８】
このようにして、解析サービス６８Ｆは、差し迫った安全の懸念を予測し、リアルタイムアラート生成と報告を提供するアクティブ安全管理システムとして構成されていてもよい。加えて、解析サービス６８Ｆは、イベントデータのインバウンドストリームを処理して、企業、安全管理者、及び他のリモートユーザのために、集約された若しくは個々の作業員及び／又はＰＰＥベースの統計、結論、及び／又は推奨の形態のアサーションを生成するための技法を提供する意思決定支援システムであってもよい。例えば、解析サービス６８Ｆは、過去データ及びモデル７４Ｂを適用し、特定の作業員に関して、検出された行動パターン又は活動パターン、環境条件、及び地理的位置に基づき、この作業員に安全イベントが差し迫っている尤度を決定してもよい。一部の例では、解析サービス６８Ｆは、作業員が現在、例えば、疲労、疾患、又はアルコール／薬物使用により調子が損なわれているかどうかを判定してもよく、安全イベントを防止するために介入を必要としてもよい。更に別の例として、解析サービス６８Ｆは、特定の環境８内の作業員又は安全具のタイプの比較レーティングを提供してもよい。
【００５９】
したがって、解析サービス６８Ｆは、安全イベントを予測するための危険の指標を提供する１つ以上のモデルを維持してもよいあるいは使用してもよい。解析サービス６８Ｆは、また、順序セット、推奨、及び品質尺度を生成してもよい。一部の例では、解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥＭＳ６によって格納された処理情報を基にユーザインターフェイスを生成し、実施可能な情報をいずれかのクライアント６３に提供してもよい。例えば、解析サービス６８Ｆは、いずれかのクライアント６３で出力するために、ダッシュボード、アラート通知、レポート等を生成してもよい。このような情報は、作業員集団全体の基準（「正常」）動作、作業員を危険に曝す恐れのある異常な活動に従事するあらゆる異常な作業員の特定、著しく異常な（例えば、高い）安全イベントが発生した又は発生することが予想される環境内の任意の地理的領域の特定、他の環境と比較して安全イベントの異常発生を示す任意の環境の特定等に関する様々な見識を提供してもよい。
【００６０】
他の技術を使用することはできるが、一例示的実装形態では、解析サービス６８Ｆは、安全イベントのストリーム上で動作しているとき、機械学習を使用してリアルタイム解析を実施する。すなわち、解析サービス６８Ｆは、パターンを検出するためにイベントストリームの訓練データ及び既知の安全イベントに機械学習を適用することにより生成された実行可能コードを含む。実行可能コードは、ソフトウェア命令又は規則セットの形式を取ってもよく、一般に、モデルと呼ばれ、類似パターンの検出と近く発生するイベントの予測のために、後にイベントストリーム６９に適用することができる。
【００６１】
解析サービス６８Ｆは、一部の例では、特定の作業員、特定の作業員集団、特定の環境、又はこれらの組み合わせに対して別個のモデルを生成してもよい。解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥ６２から受信された使用データを基にモデルを更新してもよい。例えば、解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥ６２から受信されたデータを基に、特定の作業員、特定の作業員集団、特定の環境、又はこれらの組み合わせのモデルを更新してもよい。一部の例では、使用データは、インシデントレポート、空気モニタリングシステム、製造生産システム、又はモデルを訓練するために使用され得る任意の他の情報を含んでもよい。
【００６２】
代替的に又は付加的に、解析サービス６８Ｆは、生成したコード及び／又は機械学習モデルの全て若しくは一部をハブ１６（又はＰＰＥ６２）に通信してハブ１６（又はＰＰＥ６２）で実行し、ＰＰＥにほぼリアルタイムでローカルアラートを提供してもよい。モデル７４Ｂを生成するために用いてもよい例示的な機械学習技術には、教師あり学習、教師なし学習、及び半教師あり学習などの様々な学習スタイルを含み得る。例示的なアルゴリズムのタイプとしては、ベイジアンアルゴリズム、クラスタリングアルゴリズム、決定木アルゴリズム、正則化アルゴリズム、回帰アルゴリズム、インスタンスベースアルゴリズム、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、深層学習アルゴリズム、次元削減アルゴリズム等が挙げられる。特定のアルゴリズムの様々な例としては、ベイジアン線形回帰、ブースト決定木回帰、ニューラルネットワーク回帰、誤差逆伝播ニューラルネットワーク、アプリオリアルゴリズム、Ｋ平均クラスタリング、ｋ近傍（k-Nearest Neighbour、ｋＮＮ）、学習ベクトル量子化（LearningVector Quantization、ＬＶＱ）、自己組織化マップ（Self-Organizing Map、ＳＯＭ）、局所重み付け学習（Locally Weighted Learning、ＬＷＬ）、リッジ回帰、最小絶対収縮と選択演算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator、ＬＡＳＳＯ）、エラスティックネット、最小角回帰（Least-Angle Regression、ＬＡＲＳ）、主成分分析（principalcomponent analysis、ＰＣＡ）、及び主成分回帰（Principal ComponentRegression、ＰＣＲ）が挙げられる。
【００６３】
記録管理及び報告サービス６８Ｇは、コンピューティングデバイス６０から中間層６４を介して受信されたメッセージ及びクエリを処理し、応答する。例えば、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、クライアントコンピューティングデバイスから、個々の作業員、作業員の集団又はサンプルセット、環境８又は環境８全体の地理的領域、個々のＰＰＥ６２又はＰＰＥ６２の群／タイプに関連するイベントデータに関する要求を受信してもよい。これに応答して、記録管理及び報告サービス６８Ｇは要求を基にイベント情報にアクセスする。イベントデータを取得すると、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、初めに情報を要求したクライアントアプリケーションに対する出力応答を構築する。一部の例では、データはＨＴＭＬ文書などの文書に含まれてもよく、又はデータはＪＳＯＮ形式でコード化されてもよく、又は要求元のクライアントコンピューティングデバイスで実行されるダッシュボードアプリケーションによって提示されてもよい。例えば、本開示に更に記載されるように、イベント情報を含む例示的ユーザインターフェイスが図に示されている。
【００６４】
付加的な例として、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、ＰＰＥイベント情報を見つけ、分析し、相関させる要求を受信してもよい。例えば、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、ユーザがＰＰＥイベント情報をある期間にわたって見ることができる及び／又はコンピューティングデバイスがＰＰＥイベント情報をある期間にわたって分析することができるなど、過去の時間枠にわたるイベントデータ７４Ａに関するクエリ要求をクライアントアプリケーションから受信してもよい。
【００６５】
例示的な実装形態では、サービス６８は、また、ＰＰＥＭＳ６によってユーザ及び要求を認証及び認可するセキュリティサービス６８Ｈを含んでもよい。具体的には、セキュリティサービス６８Ｈは、クライアントアプリケーション及び／又は他のサービス６８から認証要求を受信し、データ層７２内のデータにアクセスしてもよい及び／又はアプリケーション層６６内で処理を実施してもよい。認証要求は、ユーザ名及びパスワードなどの証明書を含んでもよい。セキュリティサービス６８Ｈは、ユーザ名とパスワードとの組み合わせが有効であるかどうかを判定するためにセキュリティデータ７４Ａを問い合わせてもよい。構成データ７４Ｄは、認証証明書、ポリシー、及びＰＰＥＭＳ６へのアクセスを制御するための任意の他の情報の形態のセキュリティデータを含んでもよい。上述のように、セキュリティデータ７４Ａは、ＰＰＥＭＳ６の正規ユーザの有効なユーザ名とパスワードとの組み合わせなどの認証証明書を含んでもよい。他の証明書には、ＰＰＥＭＳ６へのアクセスを許可されたデバイス識別子又はデバイスプロファイルを含んでもよい。
【００６６】
セキュリティサービス６８Ｈは、ＰＰＥＭＳ６で実施される動作に対して監査及びロギング機能を提供してもよい。例えば、セキュリティサービス６８Ｈは、サービス６８によって実施された動作及び／又はサービス６８によってアクセスされたデータ層７２内のデータのログを取ってもよい。セキュリティサービス６８Ｈは、ログ操作、アクセスデータ、及び規則処理結果などの監査情報を監査データ７４Ｃに格納してもよい。一部の例では、セキュリティサービス６８Ｈは、１つ以上の規則が満たされたことに応答してイベントを生成してもよい。セキュリティサービス６８Ｈは、イベントを示すデータを監査データ７４Ｃに格納してもよい。
【００６７】
図２の例では、安全管理者は、初めに、１つ以上の安全規則を構成してもよい。したがって、リモートユーザ２４は、コンピューティングデバイス１８において、作業環境８Ａ及び８Ｂのための安全規則のセットを構成する１つ以上のユーザ入力を提供してもよい。例えば、安全管理者のコンピューティングデバイス６０は、安全規則を定義する又は指定するメッセージを送信してもよい。このようなメッセージは、安全規則の条件及びアクションを選択する又は作成するためのデータを含んでもよい。ＰＰＥＭＳ６は、メッセージを中間層６４で受信してもよく、中間層６４はこのメッセージを規則構成コンポーネント６８Ｉに転送する。規則構成コンポーネント６８Ｉはハードウェア及び／又はソフトウェアの組み合わせであってもよく、規則の条件及びアクションを指定するためのユーザインターフェイスの提供、安全規則データストア７４Ｅに含まれる規則の受信、組織化、格納、及び更新を含むが、これらに限定されない規則構成を提供する。
【００６８】
安全規則データストア７５Ｅは、１つ以上の安全規則を示すデータを含むデータストアであってもよい。安全規則データストア７４Ｅは、リレーショナルデータベースシステム、オンライン分析処理データベース、オブジェクト指向データベース、又は任意の他のタイプのデータストアなどの任意の適切なデータストアであってもよい。規則構成コンポーネント６８Ｉが、安全規則を定義するデータを安全管理者のコンピューティングデバイス６０から受信すると、規則構成コンポーネント６８Ｉは、安全規則を安全規則データストア７５Ｅに格納してもよい。
【００６９】
一部の例では、安全規則の格納には、規則構成コンポーネント６８Ｉがルックアップを実施して、合致するコンテキストデータに関連付けられた安全規則を選択することができるように、安全規則をコンテキストデータと関連付けることを含んでもよい。コンテキストデータは、作業員の特性又は動作、作業員の環境、ＰＰＥ物品、又は任意の他の実体を説明する又は特徴付ける任意のデータを含んでもよい。作業員のコンテキストデータとしては、作業員の固有識別子、作業員のタイプ、作業員の役割、作業員の生理的又は生体的特性、作業員の経験、作業員の訓練、特定の時間間隔における作業員の労働時間、作業員の位置、又は作業員を説明する若しくは特徴付ける任意の他のデータが挙げられ得るが、これらに限定されない。ＰＰＥ物品のコンテキストデータとしては、ＰＰＥ物品の固有識別子、ＰＰＥ物品のＰＰＥのタイプ、特定の時間間隔におけるＰＰＥ物品の使用時間、ＰＰＥの寿命、ＰＰＥ物品内に含まれる構成要素、ＰＰＥ物品の複数ユーザの利用履歴、ＰＰＥによって検出された汚染物質、危険、又は他の物理的条件、ＰＰＥ物品の使用期限、ＰＰＥ物品の動作指標が挙げられ得るが、これらに限定されない。作業環境のコンテキストデータは、作業環境の位置、作業環境の境界又は周囲、作業環境の面積、作業環境内の危険、作業環境の物理的条件、作業環境の許認可、作業環境内の機器、作業環境の所有者、作業環境の責任監督者及び／又は安全管理者を含み得るが、これらに限定されない。
【００７０】
以下に示す表４は、安全規則データストア７４Ｅに格納され得る非限定的な規則セットを含む。
【表４】
2019527878.tif 000006
表４の例は、単に説明の目的で提供するものであり、他の規則を策定してもよいことは理解すべきである。
【００７１】
本開示の態様によれば、規則は、報告、アラート生成等の目的で使用されてもよい。説明のための例では、作業員１０Ａは、呼吸マスク１３Ａとデータハブ１４Ａとを装備していてもよい。呼吸マスク１３Ａは、微粒子は除去しても有機蒸気は除去しないためにフィルタを含んでもよい。データハブ１４Ａは、初めに、作業員１０Ａの固有識別子を構成し、格納してもよい。呼吸マスク１３Ａとデータハブを作業員１０Ａに初めに割り当てるとき、作業員１０Ａ及び／又は安全管理者が操作するコンピューティングデバイスはＲＭＲＳ６８Ｇに、マッピングを作業関係データ７４Ｆに格納させてもよい。作業関係データ７４Ｆは、ＰＰＥ、作業員、及び作業環境に対応するデータ間のマッピングを含んでもよい。作業関係データ７４Ｆは、データを格納、取得、更新、及び削除するための任意の適切なデータストアであってもよい。ＲＭＲＳ６９Ｇは、作業員１０Ａの固有識別子とデータハブ１４Ａの固有デバイス識別子との間のマッピングを格納してもよい。作業関係データストア７４Ｆは、また、作業員を環境に対してマッピングしてもよい。図４の例では、セルフチェックコンポーネント６８Ｉが、作業関係データ７４Ｆから、データハブ１４Ａ、作業員１０Ａ、及び／又は作業員１０Ａに関連付けられた若しくは割り当てられたＰＰＥに関するデータを受信あるいは判定してもよい。
【００７２】
作業員１０Ａは、環境８Ａに入る前に、初めに呼吸マスク１３Ａとデータハブ１４Ａを装着してもよい。作業員１０Ａが環境８Ａに接近する及び／又は環境８Ａに入ると、データハブ１４Ａは作業員１０Ａが環境８Ａに入る閾値距離内にいるか、環境８Ａに入ったかを判定してもよい。データハブ１４Ａはそれが環境８Ａに入る閾値距離内にあるか、環境８Ａに入ったかを判定し、データハブ１４Ａが環境８Ａに入る閾値距離内にあることを示すコンテキストデータを含むメッセージをＰＰＥＭＳ６に送信してもよい。
【００７３】
本開示の態様によれば、上記のように、ＰＰＥＭＳ６は、付加的に又は代替的に、安全イベントの尤度を予測するために解析を適用してもよい。上記のように、安全イベントとは、ＰＰＥ６２を使用する作業員１０の活動、ＰＰＥ６２の状態、又は有害な環境条件（例えば、安全イベントの尤度が比較的高い、環境が危険である、ＳＲＬ１１が動作不良である、ＳＲＬ１１の１つ以上の構成要素を修理又は交換する必要がある、等）を意味し得る。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、過去データ及びモデル７４Ｂに対するＰＰＥ６２の使用データの適用を基に安全イベントの尤度を決定してもよい。すなわち、ＰＥＭＳ６は、過去データ及びモデル７４Ｂを呼吸マスク１３の使用データに適用し、環境条件又は呼吸マスク１３を使用する作業員の行動パターンを基に、異常又は予測された差し迫った安全イベントの発生などのアサーションを算出してもよい。
【００７４】
ＰＰＥＭＳ６は、解析を適用し、呼吸マスク１３からの検出データ、呼吸マスク１３が位置する環境の環境条件、呼吸マスク１３が位置する地理的領域及び／又は他の因子の間の関係又は相関を特定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の集団にわたって取得したデータを基に、おそらくは特定の環境又は地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながる又はつながることが予想されるかを決定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、使用データの分析に基づきアラートデータを生成し、アラートデータをＰＰＥ６２及び／又はハブ１４に送信してもよい。したがって、本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３の使用データを決定してもよく、ステータス表示を生成してもよく、性能解析を決定してもよい及び／又は安全イベントの尤度に基づき予期的／先制的措置を実施してもよい。
【００７５】
例えば、本開示の態様によれば、呼吸マスク１３の使用データは、使用統計を決定するために使用されてもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３の使用データを基に、呼吸マスク１３の１つ以上の構成要素（例えば、ヘッドトップ、送風機及び／又はフィルタ）が使用されている時間の長さ、作業員１０の瞬間速度又は加速度（例えば、呼吸マスク１３又はハブ１４に含まれている加速度計に基づく）、呼吸マスク１３の１つ以上の構成要素及び／又は作業員１０の温度、作業員１０の位置、作業員１０が呼吸マスク１３又は他のＰＰＥのセルフチェックを実施した回数又は頻度、呼吸マスク１３のバイザーが開閉された回数又は頻度、フィルタ／カートリッジの消費率、ファン／送風機の使用（例えば、使用時間、速度等）、バッテリーの使用（例えば、充電サイクル）等を決定してもよい。
【００７６】
本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の活動を特徴付けるために使用データを使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、（例えば、呼吸マスク１３の動作及び／又は作業員１０の動きを基に）生産的時間と非生産的時間のパターンを確立し、作業員の運動を分類し、重要な動きを識別してもよい及び／又は重要なイベントの発生を推測してもよい。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、使用データを取得し、サービス６８を使用して使用データを分析し（例えば、既知のアクティビティ／イベントによるデータと使用データを比較することによって）、分析に基づき出力を生成してもよい。
【００７７】
一部の例では、使用統計は、呼吸マスク１３の保守又は交換がいつ必要であるかを決定するために使用されてもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、欠陥又は異常を特定するために、使用データを、正常に動作する呼吸マスク１３を示すデータと比較してもよい。他の例では、ＰＰＥＭＳ６は、また、使用データを、呼吸マスク１３の既知の耐用寿命統計を示すデータと比較してもよい。使用統計は、また、作業員１０が呼吸マスク１３をどのように使用しているかについての理解を製品開発者に提供し、設計及び性能を向上するために使用されてもよい。更に別の例では、使用統計は、製品仕様を発展させるために人のパフォーマンスのメタデータを収集するために使用されてもよい。更に別の例では、使用統計は、競合のベンチマークツールとして使用してもよい。例えば、呼吸マスク１３の客の間で使用データを比較し、呼吸マスク１３を装備している作業員集団全体間の指標（例えば、生産性、コンプライアンス等）を評価してもよい。
【００７８】
付加的に又は代替的に、本開示の態様によれば、呼吸マスク１３の使用データは、ステータス表示を決定するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、危険な作業領域内で呼吸マスク１３のバイザーが上がっていると判定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、作業員１０が不適当な機器（例えば、特定の領域に対して不適当なフィルタ）を装着している、又は作業員１０が制限／閉鎖領域内にいると判定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、例えば、熱ストレスを防ぐために、作業員の体温が閾値を超えているかどうかを判定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、作業員１０が落下などの衝撃を受けたときを判定してもよい。
【００７９】
付加的に又は代替的に、本開示の態様によれば、呼吸マスク１３の使用データは、呼吸マスク１３を装着している作業員１０のパフォーマンスを評価するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３の使用データを基に、作業員１０の差し迫った落下を示し得る動きを（例えば、呼吸マスク１３及び／又はハブ１４に含まれる１つ以上の加速度計によって）認識してもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３の使用データを基に、落下が発生した又は作業員１０が動けない状態であると推測してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、落下の発生後に落下データ分析を実施してもよい及び／又は温度、湿度及び他の環境条件を決定してもよい（これらは安全イベントの尤度に関係するため）。
【００８０】
別の例として、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３の使用データを基に、作業員１０の疲労又は障害を示し得る動きを認識してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３の使用データを、少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの動作を特徴付ける安全学習モデルに適用してもよい。この例では、ＰＰＥＭＳ６は、ある期間にわたる作業員１０の動きが呼吸マスク１３を使用する作業員１０又は作業員１０の集団にとって異常であると判定してもよい。
【００８１】
付加的に又は代替的に、本開示の態様によれば、呼吸マスク１３の使用データは、アラートを決定するため及び／又は呼吸マスク１３の動作を能動的に制御するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、機器の故障、落下等などの安全イベントが差し迫っていると判定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３の動作条件を変更するために呼吸マスク１３にデータを送信してもよい。説明のための例では、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３のうちの１つのフィルタの消費量を特徴付ける安全学習モデルに使用データを適用してもよい。この例では、ＰＰＥＭＳ６は、例えば、環境内で検出された条件、環境内の他の作業員１０から収集された使用データ等を基に、消費量が、ある環境における予想消費量よりも高いと判定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０が環境を離れるべきであるであること及び／又は呼吸マスク１３のアクティブ制御を示すアラートを生成し、作業員１０に送信してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、環境から出るために作業員１０に相当な時間を与えるために、呼吸マスクに、呼吸マスク１３の送風機の送風機速度の低下を生じさせてもよい。
【００８２】
ＰＰＥＭＳ６は、一部の例では、作業員１０が環境８のうちの１つにおいて危険の近くにいる場合（例えば、呼吸マスク１３の位置センサ（ＧＰＳ等）から収集された位置データに基づき）警告を生成してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、作業員１０の体温を特徴付ける安全学習モデルに使用データを適用してもよい。この例では、ＰＰＥＭＳ６は、体温が、期間にわたる安全な活動に関連付けられた体温を超えていると判定し、体温に起因する安全イベントの可能性を作業員１０に通知してもよい。
【００８３】
別の例では、ＰＰＥＭＳ６は使用データを基に、呼吸マスク１３の構成要素の予防的保守を予定してもよい又は呼吸マスク１３の構成要素を自動的に購入してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３の送風機が動作している時間数を決定し、このようなデータを基に、送風機の予防的保守を予定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、フィルタの過去及び／又は現在の使用データを基に、呼吸マスク１３のフィルタを自動的に注文してもよい。
【００８４】
また、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３のうちの１つのユーザの活動を特徴付ける１つ以上の安全学習モデルへの使用データの適用を基に、上記の性能特性を決定してもよい及び／又はアラートデータを生成してもよい。安全学習モデルは、過去データ又は既知の安全イベントを基に訓練してもよい。しかし、決定はＰＰＥＭＳ６に関して記載されているが、本明細書により詳細に記載されるように、ハブ１４又は呼吸マスク１３などの１つ以上の他のコンピューティングデバイスが、このような機能の全て又はサブセットを実施するように構成されていてもよい。
【００８５】
一部の例では、安全学習モデルは、教師あり学習技術及び／又は強化学習技術を使用して訓練される。安全学習モデルは、ほんの一部の例を挙げると、人工ニューラルネットワーク、決定木、単純ベイズネットワーク、サポートベクターマシン、又はｋ近傍モデルなどであるが、これらに限定されない、教師あり学習及び／又は強化学習の任意の数のモデルを使用して実装されてもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は初めに、指標及び対応する安全イベントの訓練セットを基に安全学習モデルを訓練する。訓練セットは、特徴ベクトルのセットを含んでもよく、特徴ベクトルの各特徴は、特定の指標の値を表す。更なる例示的説明として、ＰＰＥＭＳ６は訓練事例のセットを含む訓練セットを選択してもよく、各訓練事例は、使用データと安全イベントとの間の関連付けを含む。使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含んでもよい。ＰＰＥＭＳ６は、訓練セットの各訓練事例において、特定の使用データと訓練事例の特定の安全イベントを基に、安全学習モデルに適用される後の使用データに応じて特定の安全イベントの安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように安全学習モデルを修正してもよい。一部の例では、訓練事例は、ＰＰＥＭＳ６が１つ以上のＰＰＥ物品、作業員及び／又は作業環境のデータを管理する間に生成されたリアルタイムデータ又は周期的データを基にしてもよい。したがって、訓練事例のセットの１つ以上の訓練事例は、ＰＰＥＭＳ６が、現在使用中、作動中、若しくは動作中のＰＰＥ、作業員及び／又は作業環境の安全イベントの検出又は予測に関する動作を実施した後の、１つ以上のＰＰＥ物品の使用から生成されてもよい。
【００８６】
いくつかの例示的な指標は、ほんの一部の例を挙げると、本開示に記載されているＰＰＥ、作業員、又は作業環境に関連する任意の特性又はデータを含んでもよい。例えば、例示的な指標としては、作業員の身元、作業員の動き、作業員の位置、作業員の年齢、作業員の経験、作業員の生理学的パラメータ（例えば、心拍数、体温、血液酸素レベル、血液の化学組成、又は任意の他の測定可能な生理学的パラメータ）、又は作業員若しくは作業員の行動を説明する任意の他のデータが挙げられ得るが、これらに限定されない。例示的な指標としては、ＰＰＥのタイプ、ＰＰＥの使用、ＰＰＥの使用済み期間、ＰＰＥの動作、又はＰＰＥ若しくはＰＰＥの使用を説明する任意の他のデータが挙げられ得るが、これらに限定されない。例示的な指標としては、作業環境のタイプ、作業環境の位置、作業環境の温度、作業環境の危険、作業環境の規模、又は作業環境を説明する任意の他のデータが挙げられ得るが、これらに限定されない。
【００８７】
各特徴ベクトルはまた、対応する安全イベントを有してもよい。本開示に記載されるように、安全イベントとしては、ほんの一部の例を挙げると、個人用保護具（ＰＰＥ）のユーザの活動、ＰＰＥの状態、又は有害環境条件が挙げられ得るが、これらに限定されない。訓練セットを基に安全学習モデルを訓練することによって、安全学習モデルは、特定の特徴ベクトルを安全学習モデルに適用するときに、特定の特徴セットにより類似する訓練特徴ベクトルに対応する安全イベントのより高い確率又はスコアを生成するようにＰＰＥＭＳ６により構成されてもよい。同様に、安全学習モデルは、特定の特徴ベクトルを安全学習モデルに適用するときに、特定の特徴セットにより類似しない訓練特徴ベクトルに対応する安全イベントのより低い確率又はスコアを生成するようにＰＰＥＭＳ６により構成されてもよい。したがって、安全学習モデルは、指標の特徴ベクトルを受信すると、安全学習モデルが特徴ベクトルを基に、安全イベントの尤度を示す１つ以上の確率又はスコアを出力し得るように訓練されてもよい。したがって、ＰＰＥＭＳ６は、発生の尤度を、安全イベントの尤度のセット内の安全イベントの最大発生尤度として選択してもよい。
【００８８】
一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＰＰＥの組み合わせに対して解析を適用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３及び／又は呼吸マスク１３とともに使用される他のＰＰＥ（落下保護具、頭部保護具、聴覚保護具等など）のユーザ間の相関を導いてもよい。すなわち、一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３の使用データのみならず、呼吸マスク１３とともに使用される他のＰＰＥの使用データも基にして安全イベントの尤度を決定してもよい。このような例では、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３とともに使用されている呼吸マスク１３以外の１つ以上のデバイスの既知の安全イベントのデータから構築された１つ以上の安全学習モデルを含んでもよい。
【００８９】
一部の例では、安全学習モデルは、類似の特性を有する（例えば、同じタイプの）作業員、ＰＰＥ物品、及び／又は作業環境のうちの１つ以上の安全イベントを基にしている。一部の例では、「同じタイプ」とは、ＰＰＥの同一ではあるが別々の事例を意味し得る。他の例では、「同じタイプ」とは、ＰＰＥの同一の事例を意味しない場合がある。例えば、同じタイプとは、ほんの一部の例を挙げると、同一ではないが、同じＰＰＥのクラス又はカテゴリ、同じＰＰＥのモデル、又は同じ１つ以上の共通の機能的若しくは物理的特性のセット内のＰＰＥを意味し得る。同様に、同じタイプの作業環境又は作業員とは、作業環境タイプ又は作業員タイプの同一ではあるが別々の事例を意味し得る。他の例では、同じタイプとは、ほんの一部の例を挙げると、同一ではないが、同じ作業員又は作業環境のクラス又はカテゴリ、又は１つ以上の共通の行動的、生理的、環境的特性の同じセット内の作業員又は作業環境を意味し得る。
【００９０】
一部の例では、モデルに使用データを適用するために、ＰＰＥＭＳ６は、使用データが格納される特徴ベクトルなどの構造を生成してもよい。特徴ベクトルは、指標（例えば、いくつかの例を挙げると、ＰＰＥ、作業員、作業環境を特徴付ける）に対応する値のセットを含んでもよく、値のセットは使用データに含まれる。モデルは、特徴ベクトルを入力として受信してもよく、訓練されたモデルによって定義される１つ以上の関係（例えば、当業者の認識の範囲内の確率論的、確定的、又は他の関数）を基にしてもよく、モデルは、特徴ベクトルを基に、安全イベントの尤度を示す１つ以上の確率又はスコアを出力してもよい。
【００９１】
概して、特定の技術又は機能が特定の構成要素、例えば、ＰＰＥＭＳ６、呼吸マスク１３、又はハブ１４によって実施されるものとして本明細書に記載されるが、本開示の技術はこのように限定されるものではないと理解すべきである。すなわち、本明細書に記載される特定の技術は、記載されているシステムの構成要素の１つ以上によって実施されてもよい。例えば、一部の例では、呼吸マスク１３は、比較的限定されたセンサセット及び／又は処理能力を有してもよい。このような例では、ハブ１４及び／又はＰＰＥＭＳ６のうちの１つが使用データの処理、安全イベントの尤度の決定等のほとんど又は全てを担ってもよい。他の例では、呼吸マスク１３及び／又はハブ１４は、付加的なセンサ、付加的な処理能力及び／又は付加的なメモリを有してもよく、呼吸マスク１３及び／又はハブ１４が付加的な技術を実施することを可能にする。どの構成要素が技術の実施を担うかに関する決定は、例えば、処理費用、財務費用、消費電力等を基にしてもよい。
【００９２】
図３は、一般に、送気システムとも呼ばれ得るろ過式空気呼吸マスクシステム１００を示す、曝露の系統図である。システム１００は、図２に示される呼吸マスク１３の一例を示す。システム１００は、ヘッドトップ１１０と、清浄空気供給源１２０と、通信ハブ１３０と、環境ビーコン１４０と、ＰＰＥＭＳ１５０と、を含む。ヘッドトップ１１０はホース１１９によって清浄空気供給源１２０に接続されている。清浄空気供給源１２０は、動力付き空気浄化呼吸マスク（ＰＡＰＲ）の送風機組立体、自給式呼吸器（ＳＣＢＡ）の空気タンク、又はヘッドトップ１１０に空気を供給する任意の他のデバイスなどの任意の種類の空気供給源であり得る。図３では、清浄空気供給源１２０は、ＰＡＰＲの送風機組立体である。ＰＡＰＲは、健康に有害若しくは危険な恐れのある粉塵、煙霧又はガスが存在することが分かっている、又は存在する可能性がある領域で作業する者によって一般に使用されている。ＰＡＰＲは、ファンを含む送風機組立体を典型的には含み、ファンは、電動機によって駆動され、呼吸マスクのユーザに強制空気流を送達する。空気はＰＡＰＲの送風機組立体からホース１１９を通ってヘッドトップ１１０の内部に送られる。
【００９３】
ヘッドトップ１１０は、少なくともユーザの鼻及び口の上に装着するような寸法に作られたバイザー１１２を含む。バイザー１１２は、フレーム組立体１１４によってヘルメット１１８に固定されたレンズ１１６を含む。ヘッドトップは、また、ヘルメット１１８に対するバイザー１１２の位置を検出し、バイザーが開放位置又は閉鎖状態にあるかどうかを決定する位置センサ１１１を含む。一部の例では、位置センサ１１１は、バイザー１１２が一部開いているかどうかを検出してもよく、開いていれば、どれほど（例えば、割合又は程度）開いているかを検出してもよい。一例として、位置センサ１１０は、ヘルメット１１８に対するバイザー１１２のヨー角、ピッチ角及び／又はロール角（度又はラジアン）を算出するジャイロスコープであってもよい。別の例では、位置センサ１１０は磁石であってもよい。位置センサ１１０により認識された磁界強度又はフラックスを決定することによって、バイザー１１２がヘルメット１１８に対してどれほど開いているかに関して割合を推定してもよい。「一部開いている」バイザー情報は、ユーザが、適度な量の呼吸保護をまだ受けている際に、危険に対する眼と顔の保護を受けることができていることを示すために使用され得る。この「一部開いている」バイザー状態は、短時間続いた場合、ユーザの、他の作業員との対面コミュニケーションを補助することができる。位置センサ１１１は様々なタイプのセンサ、例えば、加速度計、ジャイロ、磁石、スイッチ、電位差計、デジタル位置決めセンサ、又は空気圧センサであり得る。位置センサ１１１は、また、上記のセンサのいずれかの組み合わせ、又はヘルメット１１８に対するバイザー１１２の位置を検出されたために使用され得る他のあらゆる種類のセンサであり得る。ヘッドトップ１１０はサスペンション（図示せず）によってユーザの頭部に支持されてもよい。
【００９４】
ヘッドトップ１１０は他の種類のセンサを含んでもよい。例えば、ヘッドトップ１１０は、ヘッドトップ１１０の内部の周囲温度を検出する温度センサ１１３を含んでもよい。ヘッドトップ１１０は、ヘッドトップ１１０のサスペンションの近傍に配置された、ヘッドトップ１１０内の頭部の存在を検知するための、又は換言すると、ヘッドトップ１１０が任意の所与の時点で装着されているかどうかを検知するための赤外線頭部検知センサなどの他のセンサを含んでもよい。ヘッドトップ１１０は、また、通信モジュール、バッテリーなどの電源、及び処理構成要素などの他の電子部品を含んでもよい。当業者には本開示を読むと理解されるように、通信モジュールは、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ  ｌｏｗ  ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）などのあらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈを含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、Ｚｉｇｂｅｅ、無線周波数などの任意の種類の無線通信、又は他の種類の通信方法などの様々な通信機能を含んでもよい。
【００９５】
ヘッドトップ１１０の通信モジュールは、位置センサ１１１又は温度センサ１１３から通信ハブ１３０を含む他の電子デバイスに情報を送信することができるように、位置センサ１１１又は温度センサ１１３などのセンサと電子的に接続することができる。通信ハブ１３０は、図２に示されるハブ１４の一例を示す。通信ハブ１３０は、プロセッサと、通信モジュールと、電源と、を含む。通信ハブ１３０の通信モジュールは、ＲＦＩＤ、あらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ技術を含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＷｉＦｉ通信機能などの任意の所望の通信機能を含み得る。通信ハブ１３０は、また、無線周波数又はＺｉｇｂｅｅ通信などの任意のタイプの無線通信機能を含み得る。
【００９６】
通信ハブ１３０は、プロセッサと通信モジュールの両方に電力を供給するためのバッテリーなどの電源を有する電子機器モジュール１３２を含む。リチウムイオンバッテリーなどの充電式バッテリーは、コンパクトで長寿命の電源を提供することができる。通信ハブ１３０は、通信ハブ１３０を充電できるようにするために、露出している又はハブの外部からアクセス可能な電気接点を有するように適合されてもよい。
【００９７】
通信ハブ１３０は、情報を受信し、格納し、処理することができるプロセッサを含み得る。例えば、通信ハブ１３０の通信モジュールは、バイザー１１２の位置、バイザー１１２が開いているか閉じているか、及びバイザー１１２の位置が何時に変更されたかを示す情報を、ヘッドトップ１１０の通信モジュールから又は位置センサ１１１から直接受信してもよい。センサにより収集され、通信ハブ１３０に又は通信ハブ１３０から送信されるあらゆる情報には、検知された又は検出されたイベントの時間、情報の送信時間、又はこの両方に基づきタイムスタンプが付与され得る。
【００９８】
通信ハブ１３０の１つ以上のプロセッサは、この情報を格納し、受信した他の情報と比較することができる。受信した他の情報は、例えば、環境ビーコン１４０からの情報、及びＰＰＥＭＳ１５０からの情報を含んでもよい。通信ハブ１３０は、更に、アラートが生成されるまでバイザー１１２が開放位置であることが可能な時間の長さと、アラートを発する汚染物質のレベル又は種類との両方に関する閾値情報などの規則を格納することができる。例えば、通信ハブ１３０が環境内に危険は存在しないという環境ビーコン１４０からの情報を受信する場合、開放位置にあるバイザー１１２の閾値は無限大であってもよい。環境内に危険が存在する場合、閾値は、ユーザに対する脅威の懸念を基に決定される。放射線、危険ガス、又は有毒な煙霧は全て、１秒未満のオーダーで閾値を割り当てることが必要である。
【００９９】
ヘッドトップ温度の閾値を使用して熱関連疾患を予測することができ、ユーザに対し、より頻繁な水分補給及び／又は休憩時間を推奨することができる。閾値は、バッテリーの駆動時間を予測するために使用することができる。バッテリーが選択可能な残りの駆動時間に近づくと、ユーザは、自身の現在のタスクを完了し、新たなバッテリーを要求するように通知／警告を受けることができる。閾値が特定の環境災害のものを超えると、ユーザに対し、隣接領域から避難するよう緊急アラートが与えられ得る。閾値は、バイザーの様々なレベルの開放に合わせてカスタマイズされ得る。換言すると、アラームを発することなくバイザーを開放できる時間量の閾値は、バイザーが一部開放位置にある場合、開放位置に比べて長くてもよい。
【０１００】
ユーザ個人の健康状態は、閾値を調整するための因子であり得る。ユーザが着脱に長時間かかる状況にある場合、バッテリー通知閾値は、ＰＰＥの着脱の時間を考慮するように調整することができる。
【０１０１】
異なる閾値に達すると、異なるタイプのアラート又はアラームを発することになってもよい。例えば、アラームは、情報を提供する（ユーザの応答を必要としない）、緊急（繰り返され、ユーザの応答又は承認を必要とする）、又は非常（ユーザの即時アクションを必要とする）であってもよい。アラート又はアラームの種類は環境に合わせて調整することができる。ユーザの注意を喚起するために異なるタイプのアラートとアラームとを組み合わせることができる。一部の例では、ユーザはアラート又はアラームを「スヌーズ」することができてもよい。
【０１０２】
通信ハブ１３０は、ディスプレイ、ライト、ボタン、キー（矢印又は他のインジケータキーなど）などのユーザインターフェイスを含んでもよく、アラームを発する又は振動などによる様々な手法でユーザにアラートを与えることができてもよい。ユーザインターフェイスは、様々な機能に使用され得る。例えば、ユーザは、ユーザインターフェイスを介してアラートを承認又はスヌーズすることができてもよい。ユーザインターフェイスは、また、ユーザのすぐ手の届く範囲内にないヘッドトップ及び／又はターボ周辺機器の設定を制御するために使用されてもよい。例えば、ターボは、その制御器に着用者が簡単にアクセスできない背下部に装着されることがある。
【０１０３】
通信ハブ１３０は、ユーザが携帯又は装着できるようにポータブルであり得る。通信ハブ１３０は、また、個人によって使用され、その個人に割り当てられた個人用保護具（ＰＰＥ）と通信するように個人用とすることができる。図３では、通信ハブ１３０はストラップ１３４を用いてユーザに固定されている。しかしながら、当業者には本開示を読むと明らかなように、通信ハブは、ユーザが装着しているＰＰＥに固定される、ユーザが装着している他の衣類に固定される、ベルト、バンド、バックル、クリップ又は他の取付機構に取り付けられるなどの他の手法で、ユーザに携帯されてもよい又はユーザに固定されてもよい。
【０１０４】
環境ビーコン１４０は、少なくとも、危険の存在を検知する環境センサ１４２と、通信モジュール１４４と、を含む。環境センサ１４２は、環境ビーコン１４０の周囲の領域に関する様々なタイプの情報を検出してもよい。例えば、環境センサ１４２は、温度を検出する温度計、圧力を検出する気圧計、運動又は位置の変化を検出する加速度計、一酸化炭素などの潜在的に有害なガスを検出するための、又は煤煙、煤、粉塵、カビ、殺虫剤、溶剤（例えば、イソシアネート類、アンモニア、漂白剤等）、及び揮発性有機化合物（例えば、アセトン、グリコールエーテル類、ベンゼン、塩化メチレン等）などの空中浮遊汚染物質若しくは微粒子を検出するための空気汚染物質センサであってもよい。環境センサ１４２は、例えば、ＣＯ、Ｏ２、ＨＳ及び曝露量下限を含む、４ガスセンサによって検出される任意の一般的なガスを検出してもよい。一部の例では、環境センサ１４２は、汚染物質レベルが指定の危険閾値を超える場合に危険の存在を決定してもよい。一部の例では、指定の危険閾値は、システムのユーザ又はオペレータによって設定可能である。一部の例では、指定の危険閾値は、環境センサとパーソナル通信ハブのうちの少なくとも１つに格納される。一部の例では、指定の危険閾値はＰＰＥＭＳ１５０に格納され、通信ハブ１３０又は環境ビーコン１４０に送信することができ、通信ハブ１３０又は環境ビーコン１４０にローカルに格納することができる。一部の例では、ＰＰＥＭＳ１５０は、本開示のＰＰＥＭＳ６の一例であり得る。
【０１０５】
環境ビーコン通信モジュール１４４は環境センサ１４２に電子的に接続されており、環境センサ１４２からの情報を受信する。通信モジュール１４４は、ＲＦＩＤ、あらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ技術を含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＷｉＦｉ通信機能などの様々な通信機能を含んでもよい。通信ハブ１３０は、また、無線周波数又はＺｉｇｂｅｅ通信などの任意のタイプの無線通信機能を含み得る。
【０１０６】
一部の例では、環境ビーコン１４０は危険情報を環境ビーコン１４０の位置を基に格納してもよい。例えば、環境ビーコン１４０が、飛行物体の可能性などの物理的危険を有することが分かっている環境内にある場合、環境ビーコン１４０はこのような情報を格納し、環境ビーコン１４０の位置を基に危険の存在を通信してもよい。他の例では、危険の存在を示す信号は、環境センサ１４２による危険の検知を基に環境ビーコン１４０によって生成されてもよい。
【０１０７】
システムは、また、曝露閾値を有してもよい。曝露閾値は、ＰＰＥＭＳ１５０、通信ハブ１３０、環境ビーコン１４０、及びヘッドトップ１１０の任意の組み合わせに格納することができる。指定の曝露閾値は、アラートが生成されるまでバイザー１１２が開放位置にあることができる時間閾値である。換言すると、バイザーが指定の曝露閾値を超えるある時間にわたって開放位置にある場合、アラートが生成されてもよい。指定の曝露閾値はシステムのユーザ又はオペレータによって設定可能であってもよい。指定の曝露閾値は、個人の健康、年齢、又は他の人口統計的情報に関連する個人的要素、ユーザがいる環境の種類、及びハザードへの曝露の危険性に依存し得る。
【０１０８】
アラートは様々なシナリオ及び様々な手法で生成することができる。例えば、アラートはヘッドトップ１１０及び環境センサ１４０から受信した情報を基に通信ハブ１３０によって生成されてもよい。アラートは、ＰＰＥＭＳ１５０に、又はシステム１００の任意の他の構成要素に送信される電子信号の形態であってもよい。アラートは、以下のタイプの信号、すなわち、触覚、振動、可聴、視覚、ヘッドアップディスプレイ、又は無線周波数信号のうちの１つ以上を含んでもよい。
【０１０９】
図４は、ろ過式空気呼吸マスクシステム２００を示す、曝露時の電子部品のブロック図である。ろ過式空気呼吸マスクシステム２００は、ＲＦＩＤ、あらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ技術を含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＷｉＦｉ通信機能、無線周波数、又はＺｉｇｂｅｅ通信などの任意の種類の無線通信モードを使用して環境ビーコン２４０及びＰＰＥＭＳ２５０と電子的に通信する。一部の例では、ＰＰＥＭＳ２５０は、本開示のＰＰＥＭＳ６の一例であり得る。環境ビーコン２４０とＰＰＥＭＳ２５０は、無線で又は有線接続を介して通信してもよい。
【０１１０】
ろ過式空気呼吸マスクシステム２００は、ヘッドトップ２１０と、通信ハブ２３０と、清浄空気供給源２２０と、を含む。ヘッドトップ２１０は、位置センサ２１１、頭部検知センサ２１２、温度センサ２１３、及び通信モジュール２１４などのいくつかの電子部品を含む。これらはヘッドトップ２１０の例示的な電子部品であるが、ヘッドトップ２１０は、位置センサ２１１、頭部検知センサ２１２、及び温度センサ２１３それぞれからの情報を、通信モジュール２１４によって他のデバイスから受信された情報とともに受信し、格納し、処理するためのプロセッサなどの付加的な電子部品を含んでもよい。プロセッサは、また、ヘッドトップ２１０のセンサ及び通信モジュールのいくつか又は全てを制御してもよい。バッテリー又は他の電源及び他の種類のセンサなどの他の種類の構成要素もまた、ヘッドトップ２１０に含めてよい。
【０１１１】
通信ハブ２３０は、ヘッドトップ２１０及び清浄空気供給源２２０のそれぞれと電子的に通信する。通信ハブ２３０は、ＲＦＩＤ、あらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ技術を含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＷｉＦｉ通信機能などの任意の所望の通信機能を含み得る。通信ハブ２３０は、また、無線周波数又はＺｉｇｂｅｅ通信などの任意のタイプの無線通信機能を含み得る。通信ハブ２３０は、また、環境ビーコン２４０及びＰＰＥＭＳ２５０と電子的に通信してもよい。
【０１１２】
清浄空気供給源２２０は、ヘッドトップ２１０に空気の加圧源を提供するモータ及びファン組立体を含む。付加的に、清浄空気供給源は、プロセッサ２２４及び通信モジュール２２２を含む。プロセッサ２２４は、清浄空気供給源２２０内の他の構成要素と接続してもよい。例えば、プロセッサ２２４は、任意の所与の時点で特定のバッテリーにどれほどのバッテリー寿命が残っているかを決定するために、清浄空気供給源２２０のバッテリー又は電源と接続してもよい。プロセッサ２２４は、また、清浄空気供給源２２０においてどれほどの空気がフィルタを通して送られているかを決定し、ゆえに、残りのフィルタ寿命を推定するために、ファン速度を制御するモータと通信してもよい。位置センサ２１１からのデータもまた、バイザーが開放若しくは閉鎖している程度及び／又はバイザーがステータスを変更した頻度を決定するために、プロセッサ２２４によって収集されてもよい。頭部検知センサ２１２及び温度センサ２１３のデータは、また、更なる分析のためにプロセッサ２２４に送信されてもよい。一例では、頭部検知センサ２１２が頭部を検知せず、温度センサ２１３が温度の上昇を示さず、位置センサ２１１が開放である場合、アラートは生成も送信も格納もされない。清浄空気供給源２２０のプロセッサ２２４は、流量、フィルタの圧力損失、フィルタの存在／フィルタのＩＤ、バッテリー駆動時間、送風機駆動時間、フィルタ駆動時間などの情報と、ヘッドトップがルーズフィットヘッドトップ又はタイトフィットヘッドトップであるかどうかを追跡してもよい。通信モジュール２２２は、プロセッサ２２４と電気通信している。通信モジュール２２２は、ＲＦＩＤ、あらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ技術を含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＷｉＦｉ通信機能などの任意の所望の通信機能を含んでもよい。通信モジュール２２２は、また、無線周波数又はＺｉｇｂｅｅ通信などの任意のタイプの無線通信機能を含み得る。通信モジュールは通信ハブ２３０と無線通信することができる。一部の例では、通信モジュールは、環境ビーコン２４０及びＰＰＥＭＳ２５０などの他のデバイスと通信してもよい。
【０１１３】
図５は、曝露を決定することと、ユーザに曝露指摘ことに関連するフローチャート３００である。図５に示される工程は本開示に関連する例示的な操作であるが、工程の順序の変更、及び付加的な工程は、当業者には本開示を読むと明らかであろう。
【０１１４】
まず、ユーザにヘッドトップを提供してもよい（３１０）。ヘッドトップは、少なくともユーザの鼻及び口の上に装着するような寸法に作られたバイザーと、位置センサと、ヘッドトップ通信モジュールと、を含み得る。ヘッドトップの様々な実施形態が本明細書に記載される。一部の例では、清浄空気供給源、パーソナル通信ハブ、又は任意の他の所望の構成要素などの付加的なＰＰＥ若しくは他のデバイスが提供されてもよい。
【０１１５】
コンピューティングデバイス（例えば、データハブ、ＰＰＥ、又はリモートコンピューティングデバイスにおける）は、バイザーが開放位置にあるかどうかを検出してもよい（３２０）。バイザー位置はヘッドトップの位置センサによって検出される。バイザーが閉鎖位置にある（又は開放位置にない）場合、参照番号３２０の操作が繰り返される。バイザーが開放位置にある場合、コンピューティングデバイスは、危険が存在するかどうかを問い合わせる（３３０）。本明細書に記載されるように、危険は種々の手法で検出されてもよい。
【０１１６】
危険が検出されない場合、コンピューティングデバイスは、バイザーが開放しているかどうかを問い合わせる操作に戻る。工程３３０で危険が検出された場合、アラートが生成される（３４０）。様々な種類のアラートが生成されてもよい。例えば、アラートは、以下の種類の信号、すなわち、触覚、振動、可聴、視覚、ヘッドアップディスプレイ、又は無線周波数信号のうちの１つ以上を含んでもよい。一部の例では、曝露閾値及び／又は危険閾値が最初に満たされなければアラートは生成されない。示される工程の他のバリエーションは本開示の範囲内である。例えば、一部の例では、危険の存在は環境センサによって検出される。一部の例では、環境センサは、汚染物質レベルが指定の危険閾値を超える場合に危険の存在を決定する。
【０１１７】
一部の例では、アラートは、バイザーが指定の曝露閾値を超えるある時間にわたって開放位置になると生成される。一部の例では、ヘッドトップは頭部検知センサを更に備え、アラートは、ヘッドトップがユーザによって装着されていることを頭部検知センサが検知した場合にのみ生成される。一部の例では、システムはまた、バイザーが一部開放位置にあるかどうかを検出する。一部の例では、ヘッドトップは温度センサを更に備え、温度センサは、ヘッドトップの内部の温度を検出する。
【０１１８】
図６は、少なくともユーザの鼻及び口の上に装着するような寸法に作られたバイザー４１２を有するヘッドトップ４１０を含む曝露指摘ヘッドトップシステム４００である。システム４００は、図２に示される呼吸マスク１３の一例を示す。バイザー４１２は、フレーム組立体４１４によってヘルメット４１８に固定されたレンズ４１６を含む。ヘッドトップは、また、ヘルメット４１８に対するバイザー４１２の位置を検出し、バイザーが開放位置又は閉鎖状態にあるかどうかを決定する位置センサ４１２を含む。一部の例では、位置センサ４１１は、バイザー４１２が一部開いているかどうかを検出してもよく、開いていれば、どれほど（例えば、割合又は程度）開いているかを検出してもよい。一例として、位置センサ１１０は、ヘルメット１１８に対するバイザー１１２のヨー角、ピッチ角及び／又はロール角（度又はラジアン）を算出するジャイロスコープであってもよい。別の例では、位置センサ１１０は磁石であってもよい。位置センサ１１０により認識された磁界強度又はフラックスを決定することによって、バイザー１１２がヘルメット１１８に対してどれほど開いているかに関して割合を推定してもよい。位置センサ４１１は様々なタイプのセンサ、例えば、加速度計、ジャイロ、磁石、スイッチ、又は空気圧センサであり得る。位置センサ４１１は、また、上記のセンサのいずれかの組み合わせ、又はヘルメット４１８に対するバイザー４１２の位置を検出されたために使用され得る他のあらゆる種類のセンサであり得る。ヘッドトップ４１０はサスペンション（図示せず）によってユーザの頭部に支持されてもよい。
【０１１９】
ヘッドトップ４１０は他の種類のセンサを含んでもよい。例えば、ヘッドトップ４１０は、ヘッドトップ４１０の内部の周囲温度を検出する温度センサ４１３を含んでもよい。ヘッドトップ４１０は、ヘッドトップ４１０のサスペンションの近傍に配置された、ヘッドトップ４１０内の頭部の存在を検知されたための、又は換言すると、ヘッドトップ４１０が任意の所与の時点で装着されているかどうかを検知するための赤外線頭部検知センサなどの他のセンサを含んでもよい。ヘッドトップ４１０は、また、通信モジュール４１７、バッテリーなどの電源、及び処理構成要素などの他の電子部品を含んでもよい。当業者には本開示を読むと理解されるように、通信モジュールは、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ  ｌｏｗ  ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）などのあらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈを含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、Ｚｉｇｂｅｅ、無線周波数などの任意の種類の無線通信、又は他の種類の通信方法などの様々な通信機能を含んでもよい。
【０１２０】
通信モジュールは、位置センサ４１１又は温度センサ４１３から通信ハブ４３０を含む他の電子デバイスに情報を送信することができるように、位置センサ４１１又は温度センサ４１３などのセンサと電子的に接続することができる。通信ハブ４３０は、ディスプレイ、ライト、ボタン、キー（矢印又は他のインジケータキーなど）などのユーザインターフェイスを含んでもよく、アラームを発する又は振動などによる様々な手法でユーザにアラートを与えることができてもよい。ユーザはハブに対するＷｉＦｉパラメータを設定することができる。ユーザインターフェイスは、例えば、ボタン、ＬＥＤの及び振動機能を含む。
【０１２１】
通信ハブ４３０は、ユーザが携帯又は装着できるようにポータブルであり得る。通信ハブ４３０は、また、個人によって使用され、その個人に割り当てられた個人用保護具（ＰＰＥ）と通信するように個人用とすることができる。図６では、通信ハブ４３０はストラップ４３４を用いてユーザに固定されている。しかしながら、当業者には本開示を読むと明らかなように、通信ハブは、ユーザが装着しているＰＰＥに固定される、ユーザが装着している他の衣類に固定される、ベルト、バンド、バックル、クリップ又は他の取付機構に取り付けられるなどの他の手法で、ユーザに携帯されてもよい又はユーザに固定されてもよい。
【０１２２】
図７は、統合された曝露指摘ヘッドトップと通信ハブシステム５００である。システム５００は、図２に示される呼吸マスク１３の一例を示す。システム５００はヘッドトップ５１０を含む。ヘッドトップ５１０は、少なくともユーザの鼻及び口の上に装着するような寸法に作られたバイザー５１２を少なくとも含む。ヘッドトップ５１０は、バイザーが閉鎖位置にあるかどうか又は開放位置にあるかどうかを検出する位置センサ５１１を更に含む。ヘッドトップ５１０は、また、通信モジュール５１７を含む。通信モジュール５１７が危険の存在を示す信号を受信した場合、かつバイザー５１２が開放位置にある場合、アラートが生成されるとおり。
【０１２３】
当業者には本開示を読むと理解されるように通信モジュール５１７は、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ  ｌｏｗ  ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）などのあらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈを含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、Ｚｉｇｂｅｅ、無線周波数などの任意の種類の無線通信、又は他の種類の通信方法などの様々な通信機能を含んでもよい。通信モジュール５１７は、本明細書に記載されるような、環境ビーコン、データベース、又は通信ハブなどの別の通信デバイスなどの種々の他のデバイスから危険の存在を示す信号を受信してもよい。
【０１２４】
図８は、本開示による曝露指摘ろ過式空気呼吸マスクシステムを示す。３Ｍ  Ｃｏｍｐａｎｙ（Ｓｔ．Ｐａｕｌ、ＭＮ）から入手した３Ｍ（商標）Ｖｅｒｓａｆｌｏ（商標）Ｈｅａｖｙ  Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  ＰＡＰＲ  Ｋｉｔ  ＴＲ−３００−ＨＩＫのヘッドトップ１１０に、バイザー１１２とヘルメット１１８との間に位置センサ１１１を含むように修正を加えた。位置センサ１１０は、ＳＴ  Ｍｉｃｒｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓから入手したＬＩＳ３ＭＤＬ磁力計であった。本明細書に記載される通信ハブ１３０は、位置センサ１１１を監視するヘッドトップ内のプロセッサにＢｌｕｅｔｏｏｔｈを介して無線接続されていた。Ｋｏｎｔａｋｔ．ｉｏから入手したビーコン１４０（Ｋｏｎｔａｋｔ．ｉｏ  Ｓｍａｒｔ  Ｂｅａｃｈ  Ｔｗｏ）にグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）座標を用いた地理的位置と放射線有害環境条件をプログラムした。ヘッドトップ１１０のバイザー１１２は、初めは閉鎖されていた。通信ハブ１３０はビーコン１４０に無線接触し、ＧＰＳ位置と放射線有害ステータスを基に、ヘッドトップが有害環境内にあると決定した。バイザー１１２は、その後、開放され、アラートが生成され、通信ハブ１３０上の点滅する発光ダイオード（ＬＥＤ）によって示された。
【０１２５】
図８は、プロセッサ８００と、通信ユニット８０２と、ストレージデバイス８０４と、ユーザインターフェイス（ＵＩ）デバイス８０６と、センサ８０８と、使用データ８１０と、安全規則８１２と、規則エンジン８１４と、アラートデータ８１６と、アラートエンジン８１８と、を含む、通信ハブ１３０の構成要素を示す。上記のように、通信ハブ１３０は、図２に示されるハブ１４の一例を示す。図８は、図８に示すような通信ハブ１３０の特定の一例のみを示す。通信ハブ１３０の多くの他の例は他の例で使用されてもよく、例示的な通信ハブ１３０に含まれる構成要素のサブセットを含んでもよく、又は図８の例示的な通信ハブ１３０に示されていない付加的な構成要素を含んでもよい。
【０１２６】
一部の例では、通信ハブ１３０は、通信ハブ１３０に示されている機能又は構成要素のセット、サブセット、又はスーパーセットを含んでもよい、本質的に安全なコンピューティングデバイス、スマートフォン、手首若しくは頭部装着型コンピューティングデバイス、又は任意の他のコンピューティングデバイスであってもよい。通信チャネルは、構成要素間の通信のために、通信ハブ１３０内の各構成要素を（物理的に、通信的に及び／又は動作的に）相互接続してもよい。いくつかの例では、通信チャネルは、ハードウェアバス、ネットワーク接続、１つ以上のプロセス間通信データ構造、又はハードウェア及び／若しくはソフトウェア間でデータを通信するための任意のその他のコンポーネントを含んでよい。
【０１２７】
通信ハブ１３０は、また、通信ハブ１３０内に示された構成要素に電力を供給するためのバッテリーなどの電源を含んでもよい。リチウムイオンバッテリーなどの充電式バッテリーは、コンパクトで長寿命の電源を提供することができる。通信ハブ１３０は、通信ハブ１３０を充電できるようにするために、露出している又はハブの外部からアクセス可能な電気接点を有するように適合されてもよい。上記のように、通信ハブ１３０は、ユーザにより携帯又は装着され得るようにポータブルであってもよい。通信ハブ１３０は、また、個人によって使用され、その個人に割り当てられた個人用保護具（ＰＰＥ）と通信するように個人用とすることができる。図８では、通信ハブ１３０はストラップ１３４を用いてユーザに固定されている。しかしながら、当業者には本開示を読むと明らかなように、通信ハブは、ユーザが装着しているＰＰＥに固定される、ユーザが装着している他の衣類に固定される、ベルト、バンド、バックル、クリップ又は他の取付機構に取り付けられるなどの他の手法で、ユーザに携帯されてもよい又はユーザに固定されてもよい。
【０１２８】
１つ以上のプロセッサ８００は、通信ハブ１３０内の機能を実施してもよい及び／又は命令を実行してもよい。例えば、プロセッサ８００は、ストレージデバイス８０４によって格納された命令を受信し、実行してもよい。プロセッサ８００によって実行されるこれらの命令により、通信ハブ１３０が、プログラム実行にストレージデバイス８０４内の情報を格納及び／又は変更してもよい。プロセッサ８００は、規則エンジン８１４及びアラートエンジン８１８などの構成要素の命令を実行し、本開示の技術に従い１つ以上の動作を実施してもよい。すなわち、規則エンジン８１４及びアラートエンジン８１８は、本明細書に記載される様々な機能を実施するようにプロセッサ８００によって動作可能であってもよい。
【０１２９】
通信ハブ１３０の１つ以上の通信ユニット８０２は、データを送信する及び／又は受信することによって外部デバイスと通信してもよい。例えば、通信ハブ１３０は、通信ユニット８０２を使用して、セルラー無線ネットワークなどの無線ネットワーク上で無線信号を送信及び／又は受信してもよい。一部の例では、通信ユニット８０２は、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）ネットワークなどの衛星ネットワーク上で衛星信号を送信及び／又は受信してもよい。通信ユニット８０２の例としては、ネットワークインターフェイスカード（例えば、イーサネットカードなどの）、光送受信機、無線周波数送受信機、ＧＰＳ受信機、又は情報を送信及び／若しくは受信することができる任意の他の種類のデバイスが挙げられる。通信ユニット８０２の他の例としては、モバイルデバイスに見られるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＧＰＳ、３Ｇ、４Ｇ、及びＷｉ−Ｆｉ（登録商標）無線通信、並びにユニバーサルシリアルバス（Universal Serial Bus、ＵＳＢ）コントローラなどを挙げることができる。
【０１３０】
通信ハブ１３０内の１つ以上のストレージデバイス８０４は、通信ハブ１３０の動作中に処理するための情報を格納してもよい。いくつかの例では、ストレージデバイス８０４は、一時メモリであり、これはストレージデバイス８０４の主要目的が長期の格納ではないことを意味する。ストレージデバイス８０４は、情報の短期格納用に揮発性メモリとして構成されてよく、したがって、動作が停止された場合、格納された内容を保持しない。揮発性メモリの例としては、ランダムアクセスメモリ（random access memories、ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（dynamic random access memories、ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（static random access memories、ＳＲＡＭ）、及び当該技術分野で既知の他の形態の揮発性メモリが挙げられる。
【０１３１】
一部の例では、ストレージデバイス８０４は、また、１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。ストレージデバイス８０４は、揮発性メモリよりも多くの情報を格納するように構成されてよい。ストレージデバイス８０４は、不揮発性メモリ空間として、情報の長期格納用に更に構成され、アクティブ化／オフサイクルの後で情報を保持してよい。不揮発性メモリの例としては、磁気ハードディスク、光ディスク、フロッピィディスク、フラッシュメモリ、又は電気的プログラマブルメモリ（electrically programmable memories、ＥＰＲＯＭ）若しくは電気的消去可能及びプログラマブルメモリ（electrically erasable and programmable memories、ＥＥＰＲＯＭ）の形態が挙げられる。ストレージデバイス８０４は、規則エンジン８１４及びアラートエンジン８１８などのコンポーネントに関連付けられたプログラム命令及び／又はデータを格納してもよい。
【０１３２】
ＵＩデバイス８０６は、ユーザ入力を受信する及び／又はユーザに情報を出力するように構成されてもよい。ＵＩデバイス８０６の１つ以上の入力コンポーネントが入力を受信してもよい。入力の例としては、ほんのいくつかの例を挙げれば、触知入力、オーディオ入力、運動入力、及び光入力がある。一例では、通信ハブ１３０のＵＩデバイス８０６は、マウス、キーボード、音声応答システム、ビデオカメラ、ボタン、制御パッド、マイクロホン、又は人間若しくは機械からの入力を検出するための任意の他の種類のデバイスを含む。いくつかの例では、ＵＩデバイス８０６は、存在感知スクリーン、タッチ感知スクリーンなどを含んでよい、存在感知入力コンポーネントであってよい。
【０１３３】
ＵＩデバイス８０６の１つ以上の出力コンポーネントは、出力を生成してもよい。出力の例としては、データ出力、触知出力、オーディオ出力、及びビデオ出力がある。一部の例では、ＵＩデバイス８０６の出力コンポーネントは、存在感知スクリーン、サウンドカード、ビデオグラフィックアダプタカード、スピーカ、陰極線管（cathode ray tube、ＣＲＴ）モニター、液晶ディスプレイ（liquidcrystal display、ＬＣＤ）、又は人間若しくは機械への出力を生成するための任意の他の種類のデバイスを含む。出力コンポーネントとしては、陰極管（ＣＲＴ）モニター、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、又は触知出力、オーディオ出力、及び／若しくは視覚出力を生成するための任意のその他の種類のデバイスなどの、ディスプレイ構成要素を挙げることができる。出力コンポーネントは、いくつかの例では、データハブ１１４Ａと一体であってもよい。
【０１３４】
ＵＩデバイス８０６は、ディスプレイ、ライト、ボタン、キー（矢印又はその他のインジケータキーなど）を含んでよく、アラームを発すること又は振動することなどによって、様々な手法でユーザにアラートを提供することができてよい。ユーザインターフェイスは、様々な機能に使用され得る。例えば、ユーザは、ユーザインターフェイスを介してアラートを承認又はスヌーズすることができてもよい。ユーザインターフェイスは、また、ユーザのすぐ手の届く範囲内にないヘッドトップ及び／又はターボ周辺機器の設定を制御するために使用されてもよい。例えば、ターボは、その制御器に着用者が簡単にアクセスできない背下部に装着されることがある。
【０１３５】
センサ８０８は、ハブ１４に関連付けられた作業員１０の活動を示すデータ及び／又はハブ１４が位置する環境を示すデータを生成する１つ以上のセンサを含んでもよい。センサ８０８としては、例として、１つ以上の加速度計、特定の環境に存在する状態を検知するための１つ以上のセンサ（例えば、測定するためのセンサ温度、湿度、微粒子含有量、騒音レベル、空気の品質、又は呼吸マスク１３が使用され得る環境の他の任意の様々な特性）、又は他の種々のセンサが挙げられ得る。
【０１３６】
通信ハブ１３０は、空気呼吸マスクシステム１００の構成要素からの使用データ８１０を格納してもよい。例えば、本明細書に記載されるように、空気呼吸マスクシステム１００（又は呼吸マスク１３の任意の他の例）の構成要素は、作業員１０の活動を示すシステム１００の動作に関するデータを生成し、データをリアルタイムで又はほぼリアルタイムでハブ１３０に送信してもよい。使用データは、例えば、表１〜表３に示されるデータを含んでもよい。
【０１３７】
一部の例では、ハブ１３０は使用データ８１０を、通信ユニット８０２を介してＰＰＥＭＳ６などの別のコンピューティングデバイスに直ちに中継してもよい。他の例では、ストレージデバイス８０４は、データを別のデバイスにアップロードする前のある時間の間、使用データ８１０を格納してもよい。例えば、一部の例では、通信ユニット８０２はシステム１００と通信可能であってもよいが、例えば、システム１００が位置する環境及び／又はネットワーク障害のせいでネットワーク接続性を有しない場合がある。このような例では、ハブ１３０は使用データ８１０をストレージデバイス８０４に格納してもよく、ネットワーク接続が利用可能になると使用データを別のデバイスにアップロードすることを可能にしてもよい。
【０１３８】
通信ハブ１３０は、本開示に記載される安全規則８１２を格納してもよい。安全規則８１２は、本開示に記載される任意の適切なデータストアに格納されてもよい。安全規則８１２は、一部の例では、上記の表４の例に記載した規則を含んでもよい。
【０１３９】
説明のための例として、安全規則８１２は、アラートが生成されるまでバイザー１１２が開放位置であることが可能な時間の長さと、アラートを発する汚染物質のレベル又は種類との両方に関する閾値情報を含んでもよい。例えば、データハブ１３０が環境内に危険は存在しないという環境ビーコンからの情報を受信する場合、開放位置にあるバイザー１１２の閾値は無限大であってもよい。環境内に危険が存在する場合、閾値はユーザに対する脅威の懸念を基に決定されてもよい。放射線、危険ガス、又は有毒な煙霧は全て、１秒未満のオーダーで閾値を割り当てることが必要である。
【０１４０】
ヘッドトップ温度の閾値を使用して、例えば、ＰＰＥＭＳ６は熱関連疾患を予測することができ、ユーザに対し、より頻繁な水分補給及び／又は休憩時間を推奨することができる。閾値は、バッテリーの駆動時間を予測するために使用することができる。バッテリーが選択可能な残りの駆動時間に近づくと、ユーザは、自身の現在のタスクを完了し、新たなバッテリーを要求するように通知／警告を受けることができる。閾値が特定の環境災害のものを超えると、ユーザに対し、隣接領域から避難するよう緊急アラートが与えられ得る。閾値は、バイザーの様々なレベルの開放に合わせてカスタマイズされ得る。換言すると、アラームを発することなくバイザーを開放できる時間量の閾値は、バイザーが一部開放位置にある場合、開放位置に比べて長くてもよい。
【０１４１】
安全規則８１２に示される異なる閾値に達すると、異なるタイプのアラート又はアラームを発することになってもよい。例えば、アラームは、情報を提供する（ユーザの応答を必要としない）、緊急（繰り返され、ユーザの応答又は承認を必要とする）、又は非常（ユーザの即時アクションを必要とする）であってもよい。アラート又はアラームの種類は環境に合わせて調整することができる。ユーザの注意を喚起するために異なるタイプのアラートとアラームとを組み合わせることができる。一部の例では、ユーザはアラート又はアラームを「スヌーズ」することができてもよい。
【０１４２】
規則エンジン８１４は、安全規則８１２などの１つ以上の安全規則を実行するハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであってもよい。例えば、規則エンジン８１４は、コンテキストデータ、安全規則セットに含まれる情報、他のＰＰＥＭＳ６又は他のコンピューティングデバイスから受信した情報、作業員からのユーザ入力、又はどの安全規則を実行するかを示す任意の他のデータソースを基に、どの安全規則を実行するかを決定してもよい。一部の例では、安全規則８１２は作業員が作業環境に入る前にインストールされてもよく、他の例では、安全規則８１２は、最初の特定の時点で生成されたコンテキストデータを基に通信ハブ１３０によって動的に取得されてもよい。
【０１４３】
規則エンジン８１４は、安全規則を定期的に、連続的に、又は非同期的に実行してもよい。例えば、規則エンジン８１４は、特定の時間間隔が経過する又は終了するたびに（例えば、毎秒、毎分等）このような規則の条件を評価することによって安全規則を定期的に実行してもよい。一部の例では、規則エンジン８１４は、このような規則の条件を連続的に評価する１つ以上のスケジューリング手法を使用してこのような条件をチェックすることにより安全規則を連続的に実行してもよい。一部の例では、規則エンジン８１４は、例えばイベントの検出に応答して安全規則を非同期的に実行してもよい。イベントは、新たな位置への移動、作業員の検知、別の物体の閾値距離の範囲内に来ること、又は任意の他の検出可能な発生などの、任意の検出可能な発生であり得る。
【０１４４】
規則エンジン８１４は、安全規則の条件が満たされている又は満たされていないと判定すると、安全規則に関連付けられた１つ以上のアクションを、そのアクションを定義する１つ以上の動作を実行することによって実施してもよい。例えば、規則エンジン８１４は、作業員が作業環境に接近している又は入ったかどうか、（ａ）ＰＡＰＲが作業員に装着されているかどうか、及び（ｂ）特定タイプのフィルタのＰＡＰＲのフィルタ、例えば、特定タイプの汚染物質を除去するフィルタかどうかを決定する条件を実行してもよい。この安全規則は、条件が満たされていない場合、ＵＩデバイス８０６を使用して通信ハブ１３０で規則エンジン８１４にアラートを生成させるアクションを指定し、通信ユニット８０２を使用してＰＰＥＭＳ６にメッセージを送信してもよく、このメッセージにより、ＰＰＥＭＳ６がリモートユーザ（例えば、安全管理者）に通知を送信してもよい。
【０１４５】
アラートデータ８１６は、ＵＩデバイス８０６によって出力されるアラートを生成するために使用されてもよい。例えば、ハブ１３０は、ＰＰＥＭＳ６から、エンドユーザコンピューティングデバイス１６から、コンピューティングデバイス１８を使用してリモートユーザから、安全ステーション１５から、又は他のコンピューティングデバイスからアラートデータを受信してもよい。一部の例では、アラートデータ８１６はシステム１００の動作を基にしてもよい。例えば、ハブ１３０は、システム１００のステータス、システム１００が位置する環境にシステム１００が適していること、システム１００が位置する環境が危険であること等を示すアラートデータ８１６を受信してもよい。
【０１４６】
一部の例では、付加的に又は代替的に、ハブ１３０は、安全イベントの尤度に関連付けられたアラートデータ８１６を受信してもよい。例えば、上記のように、ＰＰＥＭＳ６は、一部の例では、環境条件又はシステム１００を使用する作業員の行動パターンを基に、異常、又は予測された差し迫った安全イベントの発生などのアサーションを算出するために、システム１００からの使用データに過去データ及びモデルを適用してもよい。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、システム１００からの検出データ、システム１００が位置する環境の環境条件、システム１００が位置する地理的領域、及び／又は他の因子間の関係又は相関を特定するために解析を適用してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の集団にわたって取得したデータを基に、おそらくは特定の環境又は地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながる又はつながることが予想されるかを決定してもよい。ハブ１３０は、安全イベントの比較的高い尤度を示すアラートデータ８１６をＰＰＥＭＳ６から受信してもよい。
【０１４７】
アラートエンジン８１８は、アラートデータ８１６を解釈し、ＵＩデバイス８０６において出力（例えば、可聴出力又は触覚出力）を生成し、作業員１０にアラート条件（例えば、安全イベントの尤度が比較的高いこと、環境が危険であること、システム１００が誤動作していること、システム１００の１つ以上の構成要素を修理又は交換する必要があること等）を通知するハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであってもよい。一部の例では、アラートエンジン８１８は、また、アラートデータ８１６を解釈し、システム１００に対して１つ以上のコマンドを発行し、システム１００の動作を修正する又は規則を実施し、システム１００の動作を、所望の／よりリスクを伴わない行動に適合させてもよい。例えば、アラートエンジン８１８は、ヘッドトップ１１０又は清浄空気供給源１２０の動作を制御するコマンドを発行してもよい（例えば、送風機の速度を増加するため等）。
【０１４８】
図９〜図１６は、本開示の態様による、１つ以上の呼吸マスクの使用データを示すための例示的ユーザインターフェイス（ＵＩ）を示す。例えば、本明細書に記載されるように、呼吸マスク１３は、取得した使用データをＰＰＥＭＳ６に送信するように構成されていてもよい。コンピューティングデバイス６０などのコンピューティングデバイスは、データベースクエリを実行するように、あるいは取得した安全情報、コンプライアンス情報、及び解析エンジンの任意の結果を、例えば、ダッシュボード、アラート通知、レポート等によって提示するために、レポート又はユーザインターフェイスを生成し、出力するようにＰＰＥＭＳ６に要求してもよい。すなわち、本明細書に記載されるように、ユーザ２４、２６、又はコンピューティングデバイス１６、１８で実行するソフトウェア（図１）は、クエリ又は他の通信をＰＰＥＭＳ６に提出し、１つ以上のレポート又はダッシュボードの形態で提示するために、クエリに対応するデータを受信してもよい。図９〜図１６に示されるＵＩは、このようなレポート又はダッシュボードの例を示し、例えば、コンピューティングデバイス６０（図２）のいずれかにおいて出力されてもよい。
【０１４９】
図９〜図１６に示されるＵＩは、作業員集団全体の基準（「正常」）動作、作業員を危険に曝す恐れのある異常な活動に従事するあらゆる異常な作業員の特定、著しく異常な（例えば、高い）安全イベントが発生した又は発生することが予想される環境２内の任意の地理的領域の特定、他の環境と比較して安全イベントの異常発生を示す任意の環境８の特定等などのシステム２に関する様々な見識を提供してもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、安全イベントの検出に応答してユーザインターフェイスを自動的に再構成してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、イベントに関連付けられたＰＰＥ、作業員及び／又は作業員環境に関する安全イベントの１つ以上の特性を決定し、特定の安全イベントに合わせてカスタマイズされた入力コントロールを含む１つ以上のユーザインターフェイスを更新してもよい。例えば、ＰＰＥのタイプ、作業環境位置、及び／又は作業員の指標などの安全イベントの特性に関する特定の詳細が、安全イベントに応答してユーザインターフェイスに提示されてもよく、１人以上の人が関連情報を用いて安全イベントに効率的に応答することを可能にする。
【０１５０】
図９は、呼吸マスク１３の少なくとも１つなどの少なくとも１つの呼吸マスクの使用データをフィルタリングするための複数のユーザ選択可能フィルタ９００を有するＵＩを示す。コンピューティングデバイス６０は、フィルタ選択に基づきＵＩコンテンツを出力してもよく、ＵＩコンテンツは、図１０に関してより詳細に示すように、フィルタ選択に対応する使用データを示す。
【０１５１】
図１０は、呼吸マスク１３の少なくとも１つなどの少なくとも１つの呼吸マスクの使用データをフィルタリングするための複数のユーザ選択可能フィルタ１０００を有するＵＩの別の例を示す。また、コンピューティングデバイス６０は、フィルタ選択に対応する使用データを示すフィルタ選択１００６を基にＵＩコンテンツを出力してもよい。図１０の例では、フィルタ選択は、呼吸マスク１３のユーザの動き、呼吸マスク１３のバッテリーステータス、呼吸マスク１３内のユーザの頭部の頭部存在、及び周囲温度を含む。
【０１５２】
図１０のＵＩコンテンツは、また、時間領域１０１０における複数の使用データストリームを含み、使用データストリームはフィルタ選択に対応する。動きに関しては、例えば、対応するデータストリームは、ユーザがいつ動いたか、又は動いていないかを示す。加えて、ＵＩは、ある時間領域における頭部検知、周囲温度、及びバッテリーステータスに関するコンテンツを含む。
【０１５３】
図１１は、ＰＰＥＭＳ６によって発行され得るアラート１１００の一例を示す。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、呼吸マスク１３のユーザが適切な機器を有しない（例えば、特定の環境に対して誤ったフィルタ）ことを示すアラートデータを生成してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、コンピューティングデバイス６０の１つにアラートデータを送信してもよく、コンピューティングデバイス６０は、アラートデータを基に、図１１に示されるＵＩを生成してもよい。
【０１５４】
図１２は、時間領域１２００における複数の使用データストリームを含むＵＩの別の例を示す。一部の例では、使用データストリームはフィルタ選択に対応する。図１２の例は、ＵＩが生成され、表示されるコンピューティングデバイスのフォームファクタに基づき生成されたＵＩを示す。特に、ＵＩは、モバイルコンピューティングデバイスに関連付けられたフォームファクタ用に生成されている。
【０１５５】
図１３は、複数の推奨レポート１３００を含むＵＩを示す。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、例えば、特定のユーザ（例えば、安全管理者）のために以前に実行されたレポート、同一又は類似のＰＰＥを展開する他のユーザ（例えば、他の安全管理者）のために実行されたレポート、特定の環境で展開されたＰＰＥのタイプ等を基に推奨レポートをポピュレートしてもよい。
【０１５６】
図１４は、呼吸マスク１３の少なくとも１つなどの少なくとも１つの呼吸マスクの使用データをフィルタリングするための複数のユーザ選択可能フィルタ１４００を有するＵＩの別の例を示す。この場合も、コンピューティングデバイス６０は、フィルタ選択に対応する使用データを示すフィルタ選択に基づきＵＩコンテンツを出力してもよい。図１０の例では、フィルタ選択は、周囲温度、呼吸マスク１３のユーザの動き、呼吸マスク１３のバッテリーステータス、呼吸マスク１３内のユーザの頭部の頭部存在、呼吸マスク１３のフィルタのフィルタステータス、及び呼吸マスク１３のカートリッジのカートリッジステータスを含む。
【０１５７】
図１４の例に示すように、非限定的なフィルタのセットは、例として、少なくとも１つの呼吸マスクのうちの呼吸マスクのユーザのＩＤ、少なくとも１つの呼吸マスクの構成要素、地理的位置、時間、温度、ユーザの動作、周囲騒音、少なくとも１つの呼吸マスクに対する衝撃、少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの姿勢、少なくとも１つの呼吸マスクのバッテリーのバッテリーステータス、少なくとも１つの呼吸マスクのバイザーのバイザー位置、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップ内の頭部の存在、少なくとも１つの呼吸マスクの送風機の圧力、少なくとも１つの呼吸マスクの送風機の送風機速度、少なくとも１つの呼吸マスクのフィルタのフィルタステータス、又は少なくとも１つの呼吸マスクのカートリッジのステータスを含んでもよい。
【０１５８】
図１４の例は、また、少なくとも１つの呼吸マスクのアラートタイプをフィルタリングするためのアラートフィルタ１４０４を含む。ユーザはアラートフィルタ１４０４から特定の変えるを選択してもよく、コンピューティングデバイスは、アラートフィルタ選択に基づきＵＩコンテンツを出力してもよい。図１４の例では、機器欠落アラートが選択されており、この選択は、図１１に示されるＵＩコンテンツの生成を生じさせることができる。
【０１５９】
図１５は、時間ごとのインシデントの数、時間及び曜日ごとのインシデントの数、領域ごとのインシデントの数、及び特定の作業員ごとのインシデントの数を含むレポートの形態の例示的なＵＩコンテンツを示す。図１５に示されるインシデントは、呼吸マスクからの使用データ及び／又は使用データを基に生成されたアラートに対応し得る。例えば、図１５のＵＩは、機器欠落アラートに関連するインシデントを示す。
【０１６０】
図１６は、ある時間領域１６００における複数の使用データストリームを含むＵＩコンテンツの別の例を示し、使用データストリームはフィルタ選択に対応してもよい。図１６の例では、ユーザインターフェイスに出力して表示される縦線と日付の記載を用いて、１０：４６ＡＭに周囲温度の異常が同定されている。
【０１６１】
図１７は、本開示の態様による、安全イベントの尤度を決定するための例示的なプロセスを示すフロー図である。図１７に示される手法はＰＰＥＭＳ６に関して記載されているが、この手法は、様々なコンピューティングデバイスによって実施されてもよいことは理解すべきである。
【０１６２】
示される例では、ＰＰＥＭＳ６は呼吸マスク１３の少なくとも１つなどの少なくとも１つの呼吸マスクから使用データを取得する（１７００）。本明細書に記載されるように、使用データは、呼吸マスク１３の動作を示すデータを含む。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、使用データについて呼吸マスク１３又はハブ１４にポーリングすることによって使用データを取得してもよい。他の例では、呼吸マスク１３又はハブ１４は使用データをＰＰＥＭＳ６に送信してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、使用データが生成されたときに呼吸マスク１３又はハブ１４から使用データをリアルタイムで受信してもよい。他の例では、ＰＰＥＭＳ６は、格納された使用データを受信してもよい。
【０１６３】
ＰＰＥＭＳ６は、少なくとも１つの呼吸マスク１３のユーザの活動を特徴付ける安全学習モデルに使用データを適用してもよい（１７０２）。例えば、本明細書に記載されるように、安全学習モデルは、既知の安全イベントからのデータ及び／又は呼吸マスク１３からの過去データを基に訓練されてもよい。このようにして、安全学習モデルは、安全領域と危険領域を定義するようになっていてもよい。
【０１６４】
ＰＰＥＭＳ６は、安全学習モデルへの使用データの適用を基に、少なくとも１つの呼吸マスク１３に関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測してもよい（１７０４）。例えば、ＰＰＥＭＳ６は取得した使用データを安全学習モデルに適用し、使用データが安全な活動（例えば、モデルによって定義された）又は潜在的に危険な活動に合致するかどうかを決定してもよい。
【０１６５】
ＰＰＥＭＳ６は、安全イベントの発生の尤度の予測に応答して出力を生成してもよい（１７０６）。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、使用データが安全な活動（安全学習モデルによって定義された）に合致しない場合、アラートデータを生成してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、安全イベントの発生の尤度を示すアラートデータを呼吸マスク１３、安全管理者、又は別の第三者に送信してもよい。
【０１６６】
図１８は、１つ以上の呼吸マスクからの使用データを基にしたコンテンツを含むユーザインターフェイス（ＵＩ）を生成するためのプロセスのフローチャートである。図１８に示される手法は、図９〜図１６に示される例示的なＵＩを生成するために使用してもよい。図１８に示される手法はコンピューティングデバイス６０に関して記載されているが、この手法は、様々なコンピューティングデバイスによって実施されてもよいことは理解すべきである。
【０１６７】
コンピューティングデバイス６０は、コンピューティングデバイス６０によって表示するために、少なくとも１つの呼吸マスク（呼吸マスク１３の少なくとも１つなどの）の使用データをフィルタリングするための複数のユーザ選択可能フィルタを有するＵＩを出力する（１８００）。フィルタは、非限定的な例として、少なくとも１つの呼吸マスクのうちの呼吸マスクのユーザのＩＤ、少なくとも１つの呼吸マスクの構成要素、地理的位置、時間、温度、ユーザの動作、周囲騒音、少なくとも１つの呼吸マスクに対する衝撃、少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの姿勢、少なくとも１つの呼吸マスクのバッテリーのバッテリーステータス、少なくとも１つの呼吸マスクのバイザーのバイザー位置、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップ内の頭部の存在、少なくとも１つの呼吸マスクの送風機の圧力、少なくとも１つの呼吸マスクの送風機の送風機速度、少なくとも１つの呼吸マスクのフィルタのフィルタステータス、又は少なくとも１つの呼吸マスクのカートリッジのステータスを含んでもよい。
【０１６８】
コンピューティングデバイス６０は、コンピューティングデバイスによって、例えば、コンピューティングデバイス６０のユーザによるユーザ選択可能フィルタのフィルタ選択の表示を受信してもよい（１８０２）。コンピューティングデバイス６０は、フィルタ選択を基に、（ＰＰＥＭＳ６などの）１つ以上のサーバから使用データを要求してもよい（１８０４）。コンピューティングデバイス６０は、その後、コンピューティングデバイス６０によって表示するために、フィルタ選択を基にしたＵＩコンテンツを出力してもよく、ＵＩコンテンツは、フィルタ選択に対応する使用データを示す（１８０６）。例えば、一部の例では、コンピューティングデバイス６０は、図９〜図１６の様々な例に示すように、ある時間領域における使用データの１つ以上のデータストリームを生成してもよい。
【０１６９】
図１９Ａ〜図１９Ｂは、本開示による、ヘッドトップ１９１０と聴覚保護具１９２０とを含むシステム１９００を示す。図１９Ａに示すように、ヘッドトップ１９１０は、図８に記載したヘッドトップ１１０及び本開示の他の実施形態に類似する又は同一の構造及び機能を含んでもよい。ヘッドトップ１９１０（又はヘッドバンドなどの他の頭部装着デバイス）は、イヤーマフ取付組立体１９１２を含む聴覚保護具１９２０を含んでもよい。イヤーマフ取付組立体１９１２は、ハウジング１９１４と、アームセット１９１６と、イヤーマフ１９２１と、を含んでもよい。聴覚保護具１９２０は２つの別個のイヤーマフカップ１９２１を含んでもよく、そのうちの１つは図１９Ａ〜図１９Ｂで見ることができ、もう一方はユーザの頭部の反対側にあり、図１９Ａの見えるイヤーマフカップと同様に構成されている。アームセット１９１６は、聴覚保護具１９２０を、例えば、図１９Ａ及び図１９Ｂにそれぞれ示されるような「作動」位置と「待機」位置（又は１つ以上の更なる中間位置）との間で調整することができる及び／又はトグルで切り換えることができるように、１つ以上の異なる位置の間で回転可能である。作動位置において、聴覚保護具１９２０は、ユーザの耳を少なくとも一部覆うように構成されている。待機モードにおいて、聴覚保護具１９２０は、ユーザの頭部から離れた及び／又はユーザの頭部に接触しない上昇位置にある。例えば、聴覚保護を必要とする領域に入るとき若しくは領域を出るとき、又はユーザが所望する場合、ユーザは作動位置と待機位置との間で切り換えることができる。待機位置に調整することで、ユーザがイヤーマフを携帯又は保管する必要なしに、聴覚保護具１９２０を聴覚保護が提供される作動位置に移動させると聴覚保護具１９２０をすぐに利用できるようにする。
【０１７０】
イヤーマフ取付組立体１９１２は、ヘルメット、安全帽、ストラップ、ヘッドバンド、又はヘッドトップ１９１０などの他の頭部支持具に直接的又は間接的に取り付けられてもよい。ヘッドトップ１９１０は、イヤーマフ取付組立体１９１２と同時に装着され、イヤーマフ取付組立体１９１２に支持を与えてもよい。イヤーマフ取付組立体１９１２はヘッドトップ１９１０の外部表面に取り付けられており、アームセット１９１６は、聴覚保護具１９２０のイヤーマフが望ましくはユーザの耳を覆うように配置され得るように、ヘッドトップ１９１０の縁部の周囲に概ね下方に延びる。
【０１７１】
様々な例では、ヘッドトップ１９１０とイヤーマフ取付組立体１９１２は、スナップ嵌合部品、リベット、メカニカルファスナー、接着剤、又は当該技術分野で周知の他の適切な取付部品などの種々の適切な取付部品を用いて接合されてもよい。聴覚保護具１９２０のイヤーマフは、ユーザの耳及び／又は頭部の少なくとも一部分を覆うように構成されている。図１９Ａでは、イヤーマフはカップ形を呈し、クッションと、吸音材（図示せず）とを含む。クッションは、イヤーマフが作動位置にあるとき、ユーザの頭部及び／又は耳に接するように構成されており、音波が入るのを防ぐための適切なシールを形成する。アームセット１９１６はヘッドトップ１９１０から外側に延出し、聴覚保護具１９２０のイヤーマフを支えるように構成されている。
【０１７２】
図１９Ａ〜図１９Ｂの例では、イヤーマフ取付組立体１９１２は、イヤーマフが待機位置にあるか作動位置にあるかを検出するための位置センサ又はモーションセンサを有してもよい。位置センサ又はモーションセンサは、１つ以上の位置のセットから特定の位置を示す１つ以上の信号を生成してもよい。信号は、１つ以上の位置値（例えば、ディスクリート「作動」値／「待機」値、数値的位置表現、又は任意の他の適切なエンコード値若しくは測定値）を示してもよい。例えば、待機状態（図１９Ｂに示される）が１つ以上の位置センサ又はモーションセンサによって検出された場合、かつ環境音検出器（システム１９００又はシステム１９００の外部のデバイスのいずれかに含まれる）が危険な音のレベルを検出した場合、コンピューティングデバイス（システム１９００又はシステム１９００の外部に含まれる）は、通知、ログエントリ、又は他の種類の出力などの出力の表示を生成してもよい。図１９Ｂには、図１９Ａの作動位置１９１８とは対照的に、待機位置１９２２が示される。一部の例では、出力の表示は、可聴、触覚、又は任意の他の身体的感覚出力であってもよい。
【０１７３】
高騒音環境において、作業員は、耳栓又はイヤーマフの形態の聴覚保護具を使用することが必要な場合がある。イヤーマフは、ユーザの耳を密閉する吸音ライナーを有するカップ形のシェルを典型的には備える。作業員の多くは、イヤーマフを装着しつつ、頭部及び／又は顔面保護具も使用する。このため、多くのイヤーマフのモデルは、図１９Ａ〜１９Ｂに示すように、ヘルメット、安全帽、又は他のヘッドギアに取り付けるように設計されている。イヤーマフは、ヘッドギアに取り付けられており、作業員の耳上の又は作業員の耳から離れた様々な位置の間で調整可能なアームを介してヘッドギアに固定されていてもよい。
【０１７４】
上述のように、ヘッドギア取付式イヤーマフは、２つの位置、すなわち、イヤーマフが作業員の耳を覆って聴覚保護を提供する作動位置と、イヤーマフが耳から上に、耳から離れる方に回転している待機位置との間で回転する。待機位置にある間、イヤーマフは作業員に聴覚保護を提供しない。ヘッドギア取付式のイヤーマフのいくつかのタイプでは、マフは、待機位置において、ユーザの耳から離れる方に外側に枢動することができる。この場合、イヤーマフは、ユーザの頭部から離れたわずかな距離のところで静止する。作動位置において、マフは頭部に向かって枢動し、ユーザの耳の周りで密閉され、聴覚保護を提供する。
【０１７５】
本開示の技術及び装置は、作業環境内の騒音レベルが曝露閾値を超えたとき、かつイヤーマフが作動位置に係合していないときに、作業員が、自身のヘッドギア取付式イヤーマフが作動位置にあることを確実とすることができるように、作業員（又は近くの人又は作業員を監督する人）に通知してもよい。本開示の技術及び装置は、騒音レベルがその領域内の所定のレベルを超えたとき、かつ作業員が装着しているイヤーマフが待機位置にあるときに、特定領域内の作業員のための通知などの出力の表示を生成してもよい。
【０１７６】
本開示の技術及び装置は、イヤーマフが、聴覚の危険が存在する場所において待機位置にあるかどうかを判定する係合センサ又は回転センサをヘッドギア取付式イヤーマフに組み込んでもよい。一部の例では、本開示で記載されるように、騒音レベルが曝露閾値を超える特定領域内に作業員がいるのにイヤーマフ又は聴覚保護具が待機モードにあるという表示は、表示を生成するコンピューティングデバイスによって１つ以上の他のコンピューティングデバイスに送信されてもよい。
【０１７７】
一部の例では、マイクロホンから、マフの内部の騒音レベル（例えば、デシベルレベル）を表す表示又は信号を生成するために、マイクロホンは、マフのカップの内部に収められていてもよい、あるいは配置されていてもよい。一部の例では、このマフ内部の騒音レベルは、コンピューティングデバイスによって、マフの外部、例えば、作業員の環境内のマイクロホンによって検出された音レベルと比較される。コンピューティングデバイスが、作業環境内のマフ外部の騒音レベルが曝露閾値を超えると判定した場合、かつコンピューティングデバイスが、マフ内のマイクロホンによって測定されたマフ内部の音レベルと環境音センサのマフ外部の騒音レベルとの間の差が必要最低値（適切な作業員の聴覚保護を示す）よりも小さいと判定した場合、コンピューティングデバイスは、他の作業員、管理者、又は人に通知するために１つ以上の他のコンピューティングデバイスに送信される出力の表示（例えば、メッセージ、アラート等）を生成してもよい。一部の例では、センサから収集された情報（例えば、位置、騒音レベル等）は、コンプライアンスを追跡し、作業環境内の作業員の安全計画を策定するために使用され得る。
【０１７８】
図１９Ａ及び図１９Ｂの例では、ハウジング１９１４は、回転軸線の近傍に配置されており、マフの位置をコンピューティングデバイスに通信する周囲センサとして機能する位置センサ又はジャイロスコープを含んでもよい。他の例では、ハウジング１９１４は、イヤーマフ１９２１の位置を判定するための任意の適切なデバイスを含んでもよい。ハウジング１９１４は、センサ又はジャイロスコープに通信接続されている有線及び／又は無線通信デバイスを含んでもよい。したがって、位置センサ又はジャイロスコープは、通信デバイスを介して、イヤーマフ１９２１の現在位置及び／又はイヤーマフ１９２１の位置の変化をコンピューティングデバイスに通信してもよい。一部の例では、コンピューティングデバイスはハウジング１９１４内に含まれてもよく、聴覚保護具１９２０の外部の別個のデバイスにおいて作業員に配置若しくは取り付けられてもよく、又は作業員全体から離れたリモートコンピューティングデバイス（例えば、リムーブサーバ）内にあってもよい。
【０１７９】
図１９Ａに示すように、及び本開示に従い、システム１９００は、聴覚保護具１９２０と、本開示に記載されている位置センサとして動作する少なくとも１つの位置センサ（ハウジング１９１４内に含まれる）と、少なくとも１つの音モニタリングセンサ１９１５と、を含んでもよい。音モニタリングセンサ１９１５は、聴覚保護具１９２０の外部の別個のデバイスにおいて作業員に配置若しくは取り付けられてもよい、又は作業員全体から離れたリモートコンピューティングデバイス（例えば、リムーブサーバ）内にあってもよいコンピューティングデバイス１９１７に通信接続されていてもよい。コンピューティングデバイス１９１７は、図２及び図８に示し、記載したものと同一の、機能及び構成要素のサブセット又はスーパーセットを含んでもよい。音モニタリングセンサ１９１５は、ある時点の音のレベル、ある期間にわたる音曝露の量、又は聴覚保護具１９２０の近傍の音を示す任意の他のデータを含むデータを測定し、生成してもよい。
【０１８０】
図１９Ａ〜図１９Ｂの例では、コンピューティングデバイス１９１７は、ハウジング１９１４内の少なくとも１つの位置センサと、少なくとも１つの音モニタリングセンサ１９１５とに通信接続されていてもよく、コンピューティングデバイス１９１７は、１つ以上のコンピュータプロセッサと、命令を有するメモリと、を含み、命令は、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、１つ以上のコンピュータプロセッサに、少なくとも１つの音モニタリングセンサから、ある継続時間にわたって、作業員が曝露した音のレベルの表示を受信させる。一部の例では、継続時間は、ユーザが定義しても、ハードコーディングされても、又は機械生成してもよい。継続時間の例は、１秒、５秒、３０秒、１分、５分、１０分、又は任意の継続時間であってもよい。一部の例では、継続時間は、予め定義されてもよく、又は予め決定されてもよい。
【０１８１】
待機位置１９２２において示されるように、コンピューティングデバイス１９１７は、少なくとも１つの位置センサから、継続時間の間に、聴覚保護具１９２０が、音のレベルを減衰させるために作業員の１つ以上の耳に配置されていないと判定してもよい（例えば、待機位置）。コンピューティングデバイス１９１７は、他の例では、図１９Ａの作動位置１９１８に示すように、聴覚保護具１９２０が、音のレベルを減衰させるために作業員の１つ以上の耳に配置されていると判定してもよい。少なくとも１つの位置センサは、イヤーマフ１９２０の現在位置又は位置の変化を示すデータを生成してもよい及び／又はデータをコンピューティングデバイス１９１７に送信してもよい。一部の例では、聴覚保護具１９２０は、作動モードにおいて作業員の耳内に含まれる、又は待機モードにおいて作業員の耳内に含まれない一組の耳栓であってもよい。位置センサを使用するよりもむしろ、視覚ベースの検出（例えば、カメラを使用する）、無線周波数検出（例えば、無線周波数識別を使用する）、又は任意の他の技術などの他の技術を使用して、耳栓が作動モードにあるか待機モードにあるかどうかを判定してもよく、図１９Ａ〜図１９Ｂの技術を同様に使用してもよい。
【０１８２】
コンピューティングデバイス１９１７は、継続時間の間、音のレベルの少なくとも１つが曝露閾値を満たしており、聴覚保護具が音のレベルを減衰させるために作業員の１つ以上の耳に配置されていないとの判定に応答して、出力の表示を生成してもよい。一部の例では、曝露閾値は、ユーザが定義しても、ハードコーディングされても、又は機械生成してもよい。一部の例では、曝露閾値は、画定される作業員が安全曝露され得る音曝露又は音のレベルの最大量を示す健康規定又は健康データに少なくとも一部基づいて定義されてもよい。一部の例では、特定の継続時間にわたり又は特定の継続時間の間、音のレベルが曝露閾値以上である場合、音のレベルは曝露閾値を満たしてもよい。
【０１８３】
コンピューティングデバイス１９１７は、任意の種類の出力の表示を生成してもよい。一部の例では、出力の表示は、様々な通知データを含むメッセージであってもよい。通知データとしては、アラート、警告、又は情報メッセージ、個人用保護具のタイプ、作業員の識別子、メッセージがいつ生成されたかのタイムスタンプ、個人用保護具の位置、１つ以上の音のレベル又は音曝露、又は任意の他の説明情報が挙げられ得るが、これらに限定されない。一部の例では、メッセージは、本開示で記載される１つ以上のコンピューティングデバイスに送信され、各々のコンピューティングデバイスに通信接続されている出力デバイスの１つ以上のユーザインターフェイスにおいて出力表示されてもよい。一部の例では、出力の表示は触覚であっても可聴であってもよく、本開示で記載される１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて出力されてもよい。
【０１８４】
他の例では、２つのマイクロホンが周囲センサとして使用されてもよい。例えば、第１のマイクロホンはイヤーマフカップ内に配置されていてもよく、もう１つのマイクロホンはイヤーマフカップの外部に配置されていてもよい。この実施形態は、イヤーマフが作動位置と待機位置との間で移動する際に回転せず、その代わり、頭部から側方に離れる方に枢動する聴覚保護具モデルに使用されてもよい。この実施形態は、図１９Ａ〜図１９Ｂに示されるイヤーマフでも機能する。この実施形態では、小型マイクロホン（３Ｍ（商標）Ｅ−Ａ−Ｒ  ｆｉｔ（商標）Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍで使用されるマイクロホンなど）がマフのカップの内部に配置されている。第２のマイクロホンは、第１のマイクロホンの近くの、カップの外側に、一部の例では、ヘッドギアの側部に配置されている。２つのマイクロホンはコンピューティングデバイスと通信し、２つのマイクロホン間の音のレベルを示す測定された信号の差がコンピューティングデバイスによって決定される。作業環境の音レベルは、また、音測定器からコンピューティングデバイスによって受信されてもよい。
【０１８５】
作業環境内の騒音レベルが作業環境の騒音閾値を下回る（例えば、８５ｄＢ未満）場合、コンピューティングデバイスは、作業員に提供される、作業員がイヤーマフを待機位置にすることができるという表示を生成し、出力してもよい。作業環境内の騒音レベルが作業環境の騒音閾値を上回る場合、コンピューティングデバイスは、内部マイクロホンと外部マイクロホンとの間の音のレベルの差が、イヤーマフが待機位置にあることを示す差閾値を下回るかどうかを判定してもよい。音レベルの差が差閾値を下回る場合、コンピューティングデバイスは、イヤーマフを作動位置に配置するように作業員に対して表示を生成し、出力してもよい。一部の例では、図１９Ａ〜図１９Ｂの例のいずれかにおける出力の表示は、任意の数のコンピューティングデバイスに送信、記録、又は格納されてもよい。
【０１８６】
音レベルが作業環境の騒音閾値を上回り（例えば、危険レベル）、周囲マイクロホンによって測定された音のレベルの差が差閾値を上回る（イヤーマフは作動モードであることを示す）とコンピューティングデバイスが判定した場合、出力の表示は生成されなくてもよい。他の例では、コンピューティングデバイスは、「準拠」ステータスを含む表示を、１つ以上のコンピューティングデバイスに対して生成し、出力してもよい。
【０１８７】
一部の例では、コンピューティングデバイスは作業員の位置を特定してもよい。コンピューティングデバイスは、継続時間の間、音のレベルの少なくとも１つが曝露閾値を満たしており、かつ聴覚保護具が音のレベルを減衰させるために作業員の１つ以上の耳に配置されていないと判定することの一部として、作業員の位置が、曝露閾値を満たす音のレベルの少なくとも１つに対応する位置の距離閾値内であると更に判定してもよい。すなわち、コンピューティングデバイスは、曝露閾値を超えた音レベルの位置に対する作業員の位置をコンピュータし、音レベルに対する作業員の近さを基に、聴覚保護具を作動位置にすべきであると決定してもよい。
【０１８８】
一部の例では、本開示の技術は、聴覚保護具のタイプを決定してもよい。例えば、聴覚保護具に高い防護係数が割り当てられてもよく、聴覚保護具が作業員に正確に配置されていなくても、低い防護係数の聴覚保護具とは異なり、適切な防護を提供することができる。聴覚保護具は、また、より高い又は低い聴覚防護係数を呈する可能性のある付属品又は特性（すなわち、耳用ゲルシール対発泡体）を有してもよい。
【０１８９】
図２０Ａ〜図２０Ｂは、本開示に従うシステム２０００を示す。システム２０００は、ヘッドトップ２０１０と、バイザー２０１６と、を含んでもよい。一部の例では、バイザー２０１６は、バイザー取付組立体２０１４によってヘッドトップ２０１０に物理的に結合されている。バイザー取付組立体２０１４は、ヘルメット、安全帽、ストラップ、ヘッドバンド、又はヘッドトップ２０１０などの他の頭部支持具に直接的又は間接的に取り付けられてもよい。ヘッドトップ２０１０は、バイザー取付組立体２０１４と同時に装着され、バイザー取付組立体２１１４に支持を与えてもよい。バイザー取付組立体２０１４は、ヘッドトップ２０１０の外部表面と一体であっても、又はヘッドトップ２１１０の外部表面に取り付けられていてもよい。バイザー２０１６は、図２０Ｂに更に示されるように、バイザー２０１６の隣接面に直交する、バイザー取付組立体２０１４によって提供された軸線で枢動することによって、１つ以上の開放位置と閉鎖位置と（例えば、図２０Ａの作動位置と図２０Ｂの待機位置と）の間を回転してもよい。一部の例では、コンピューティングデバイス２０１７はシステム２０００に含まれてもよく、システム２０００の外部の別個のデバイスにおいて作業員に配置若しくは取り付けられてもよく、又は作業員全体から離れたリモートコンピューティングデバイス内にあってもよい（例えば、リムーブサーバ）。様々な例では、ヘッドトップ２０１０とバイザー取付組立体２０１４は、スナップ嵌合部品、リベット、メカニカルファスナー、接着剤、又は当該技術分野で周知の他の適切な取付部品などの種々の適切な取付部品を用いて接合されてもよい。バイザー２０１６はユーザの顔面の少なくとも一部分を覆うように構成されている。
【０１９０】
図２０に示すように、バイザー２０１６は、ユーザの顔面が曝されていたはずの光をフィルタリングすることができる光フィルタリングシールド２０１２を含む。光フィルタリングシールド２０１２は、任意の透明又は半透明の物理的バリアであってもよい。一部の例では、光フィルタリングシールド２０１２は高強度の光を遮断してもよい。本文脈において、「光」とは、ユーザの眼を損傷する可能性のある、又はユーザに不快を認知させる可能性のある波長の電磁放射を意味する。本文脈において、このような光は、少なくとも可視光線を含み、また、赤外線及び／又は紫外線を含んでもよく、このような放射をユーザが認知できるか否かは問わない。本文脈において、「高強度の」光とは、ユーザの眼を損傷する可能性のある、又はユーザに不快を認知させる可能性のあるような強度で存在する光を意味する（例えば、アーク溶接機などのデバイスによって放出されるものなど）。一部の例では、光フィルタリングシールド２０１２は、高強度の光を遮断するあるいはフィルタリングする周知のエレクトロクロマティック材料又は着色材料を含んでもよく、これらは当業者の認識の範囲内である。
【０１９１】
一部の例では、高強度の光の近傍にいる、高強度の光を発生する活動を制御しなくてもよい又は直接従事しなくてもよい他の１人以上の作業員に通知することが有益な場合がある。例えば、高強度の光を発生させる溶接活動に作業員のうちの１人が従事している作業環境内で複数の作業員が作業している場合がある。高強度の光への経路が遮られていない他の作業員は、このような光がフィルタリングされていない場合には作業員に危害を生じさせる可能性のある光に曝される恐れがある。図２０Ａ〜図２０Ｂの例に更に記載されるように、本開示の技術及びシステムは、このような高強度の光への不注意による曝露を防止することができる。
【０１９２】
図２０Ａは、頭部取付式デバイス２０１０と、頭部取付式デバイス２０１０に結合された少なくとも１つの位置センサを含むバイザー取付組立体２０１４と、少なくとも１つのバイザー２０１６と、を含み、少なくとも１つのバイザー２０１６は、少なくとも１つの位置センサと、少なくとも１つの光検出器２０１９と、少なくとも１つの位置センサと少なくとも１つの光検出器２０１９とに通信接続されている少なくとも１つのコンピューティングデバイス２０１７と、に結合されている光フィルタリングシールドを含む、システム２０００を示す。光検出器２０１９は、少なくとも、高い光強度の存在を示す「高」入力、高い光強度の欠如を示す「低」入力、高入力から低入力への変化、及び低入力から高入力への変化を検出することができる。光検出器２０１９は、また、このような高入力及び低入力と、これらの間の変化の検出を、システム２０００の他の構成要素に通信することができる。このように、本開示において、高入力の検出、低入力の検出、高入力から低入力への変化の検出等などの表現が用いられる場合、このような検出は光検出器２０１９によることは理解されよう。
【０１９３】
一部の例では、光検出器２０１９は、異なる種類の光を検出してもよく、異なる種類とは、異なる波長を意味する。ある種類の光の一例は、レーザー光であり得る。一部の例では、光検出器２０１９は、光の強度ではなく光の種類を特定してもよい。他の例では、光検出器２０１９は光の種類及び強度を特定してもよい。
【０１９４】
様々な実施形態では、光検出器２０１９は、システム２０００の他の構成要素（ハードウェア等）のいくつか若しくは全ての物理的に近傍に位置してもよい、又は他の構成要素のいくつか若しくは全てから物理的に離れて位置してもよい。それでも、光検出器２０１９は、システム２０００を機能させるために必要に応じて１つ以上の有線通信チャネル又は無線通信チャネルを介してシステム２０００の他の構成要素と通信してもよい。一実施形態では、光検出器２０１９は、高強度の入射光を直接検出することができる（例えば、光検出器２０１９は、フォトダイオード、フォトトランジスタ等を含むが、これらに限定されない感光性デバイスを備える）。この例では、「高入力」とは、光検出器２０１９が高強度の入射光を直接検知することを意味する。（このような実施形態では、光検出器２０１９に入射する光がシステム２０００に入射する光を厳密に表すように、光検出器２０１９をシステム２０００に非常に近接させて配置することが優先され得る）。
【０１９５】
代替的実施形態では、光検出器２０１９は高い光強度を間接的に検出することができる。このような場合では、高入力は、高い光強度の存在を示す入力を含み得る。特定の実施形態では、光検出器２０１９は、（潜在的に）発光デバイスと通信し、発光デバイスから、発光デバイスが高い光強度を発しそうな状態にある（例えば、電源が投入されており、動作している）ことを示す高入力を受信することができる。本文脈において、高入力は、光検出器２０１９によって受信することができるとともに発光デバイスが高い光強度を発しそうな状態にあることを示す、接続（専用ワイヤ、光ファイバー、無線接続、ＩＲ信号、無線周波数放送等であるかは問わない）を介して送信された任意の信号を含み得る。このような構成では、発光デバイスは、接続を介して光検出器２０１９とこのような通信を実施することができる通信ユニットを含んでもよい。所望であれば、このような構成は、発光デバイスが光を発する前に発光デバイスがシステム２０００又は他のコンピューティングデバイスから承認を受信することができるように、双方向通信の設備を含むことができる。
【０１９６】
図２０Ａは、また、１つ以上のコンピュータプロセッサと、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行され得る命令を含むメモリと、を含むコンピューティングデバイス２０１７を示す。コンピューティングデバイス２０１７は、図２及び図８に示し、記載したものと同一の、機能及び構成要素のサブセット又はスーパーセットを含んでもよい。コンピューティングデバイス２０１７は、個人用保護具の物品（例えば、システム２０００）に含まれても取り付けられてもよく、ヘッドトップ２０１０及びバイザー２０１６の外部の別個のデバイスにおいて作業員に配置若しくは取り付けられてもよく、又は作業員全体から離れたリモートコンピューティングデバイス内にあってもよい（例えば、リムーブサーバ）。
【０１９７】
本開示によれば、コンピューティングデバイス２０１７は、光検出器２０１９から、光検出器によって検出された光の強度が曝露閾値を超える及び／又は光検出器によって検出された光の種類が特定の光の種類に一致するという表示を受信してもよい。一部の例では、曝露閾値は、ユーザが定義しても、ハードコーディングされても、又は機械生成してもよい。コンピューティングデバイス２０１７は、バイザー取付組立体２０１４に含まれる位置センサから、曝露閾値を超える強度を有する光及び／又は特定の種類に一致する種類の光をフィルタリングするために、光フィルタリングシールドが作業員の顔面に配置されている又は配置されていないと判定してもよい。一部の例では、コンピューティングデバイス２０１７は、光曝露があった場所にユーザがいた閾値時間内に、曝露閾値を超える強度を有する光をフィルタリングするために、光フィルタリングシールドが作業員の顔面に配置されている又は配置されていないと判定してもよい。図２０Ａに示すように、バイザー２０１６は、曝露閾値を超える強度を有する光をフィルタリングするために作業員の顔面に配置されている（例えば、作動位置）。図２０Ｂに示すように、バイザー２０１６は、曝露閾値を超える強度を有する光をフィルタリングするために作業員の顔面に配置されていない（例えば、待機位置）。
【０１９８】
コンピューティングデバイス２０１７は、光フィルタリングシールドが、閾値を超える強度を有する光及び／又は特定の種類に一致する種類の光をフィルタリングするために作業員の顔面に配置されていないとの判定に応答して、出力の表示を生成してもよい。一部の例では、出力の表示は触覚であっても可聴であってもよく、本開示で記載される１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて出力されてもよい。コンピューティングデバイス１９１７は、任意の種類の出力の表示を生成してもよい。一部の例では、出力の表示は、様々な通知データを含むメッセージであってもよい。通知データとしては、アラート、警告、又は情報メッセージ、個人用保護具のタイプ、作業員の識別子、メッセージがいつ生成されたかのタイムスタンプ、個人用保護具の位置、１つ以上の光強度、又は任意の他の説明情報が挙げられ得るが、これらに限定されない。一部の例では、メッセージは、本開示で記載される１つ以上のコンピューティングデバイスに送信され、各々のコンピューティングデバイスに通信接続されている出力デバイスの１つ以上のユーザインターフェイスにおいて出力表示されてもよい。一部の例では、コンピューティングデバイス２０１７は、溶接活動が行われている（例えば、溶接アークが存在する）かどうかの表示を受信し、溶接活動が行われているかどうかに更に基づいて出力の表示を生成してもよい。
【０１９９】
一部の例では、同じ作業環境内で作業している第１の作業員と第２の作業員がいる場合がある。光検出器２０１９によって検出される光の強度の表示は、第１の方向を向きながら溶接活動を実施している第２の作業員を基にしてもよい。溶接活動は、物理的材料の１つ以上の縁部に沿った溶接部の作製又は形成をもたらすあらゆる活動を含んでもよい。コンピューティングデバイス２０１７は、第１の作業員が向いている方向の表示を受信してもよい。例えば、第１の作業員及び／又は第２の作業員はそれぞれ、作業員の方角若しくは方位を表示コンパス又は他の方位検出デバイスを含むデバイスを装着していてもよい。コンピューティングデバイス２０１７は、第１の作業員が向いている方向によって第１の作業員の顔面を第２の作業員の溶接活動による光に少なくとも曝露させた又は曝露させると判定してもよい。このように、コンピューティングデバイス２０１７は、第１の作業員が向いている方向によって第１の作業員の顔面を第２の作業員の溶接活動による光に少なくとも曝露させた又は曝露させるとの判定に基づき、出力の表示を第１の作業員に送信してもよい。
【０２００】
一部の例では、第１の作業員が向いている方向によって第１の作業員の顔面を第２の作業員の溶接活動による光に少なくとも曝露させた又は曝露させると判定するために、コンピューティングデバイス２０１７は、第１の作業員が向いている方向の第１の方角を判定し、第２の作業員が向いている方向の第２の方角を判定してもよい。コンピューティングデバイス２０１７は、第１の方角と第２の方角との間の角度を判定してもよい。この角度を基に、コンピューティングデバイス２０１７は、第１の方角と第２の方角との間の角度が閾値を満たすかどうかを判定してもよい。閾値が満たされている場合（例えば、劣弧では閾値以下、又は優弧では閾値以上）、コンピューティングデバイス２０１７はメッセージなどの出力の表示を第１の作業員に送信してもよい。
【０２０１】
一部の例では、作業員に通知する前に作業員が高強度の光に曝露するのを待つのではなく、本開示の技術及びシステムは、作業員に先見的に又は先制的に通知してもよい。モーション検出器が第１の作業員に取り付けられてもよく、コンピューティングデバイス２０１７に通信接続されていてもよい。コンピューティングデバイス２０１７は、第１の作業員の顔面を第２の作業員の溶接活動による光に曝露させる方向に第１の作業員が向く前に、第１の作業員の顔面が第２の作業員の溶接活動による光の方向に向かって動いていることを示す動きの１つ以上の表示のセットを受信してもよい。コンピューティングデバイス２０１７は、第１の作業員の顔面が第２の作業員の溶接活動による光に曝露する前に第１の作業員に出力の表示を送信してもよい。このように、第１の作業員はバイザー２０１６を作動位置に配置してもよい。一部の例では、コンピューティングデバイス２０１７が、バイザー２０１６がすでに作動位置にあると判定した場合、出力の表示は第１の作業員に送信されなくてもよい。一部の例では、コンピューティングデバイス２０１７は、第１の作業員の顔面を第２の作業員の溶接活動による光に曝露させる方向に第１の作業員が向く前に、第２の作業員に出力の表示を送信してもよい。一部の例では、通知（例えば、音、外観、触覚フィードバック）の強度は、第１の作業員の高強度の光への曝露又は曝露の尤度が増加するにつれて増してもよい。したがって、第２の作業員は、第１の作業員がバイザー２０１６を作動位置に配置したことを確認するまで溶接活動の開始を停止してもよい又は控えてもよい。
【０２０２】
図２１Ａ〜図２１Ｂは、本開示に従うシステム２１００を示す。システム２１１０は、ヘッドトップ２１１０と、バイザー２１１２と、を含んでもよい。一部の例では、バイザー２１１２は、バイザー取付組立体２１１４によってヘッドトップ２１１０に物理的に結合されている。バイザー取付組立体２１１４は、ヘルメット、安全帽、ストラップ、ヘッドバンド、又はヘッドトップ２１１０などの他の頭部支持具に直接的又は間接的に取り付けられてもよい。ヘッドトップ２１１０は、バイザー取付組立体２１１４と同時に装着され、バイザー取付組立体２１１４に支持を与えてもよい。バイザー取付組立体２１１４は、ヘッドトップ２１１０の外部表面と一体であっても、又はヘッドトップ２１１０の外部表面に取り付けられていてもよい。バイザー２１１２は、図２１Ｂに更に示すように、バイザー２１１２の隣接面に直交する、バイザー取付組立体２１１４によって提供された軸線で枢動することによって、１つ以上の開放位置と閉鎖位置（例えば、図２１Ａの作動位置２１１６と図２１Ｂの待機位置２１１８）との間で回転してもよい。一部の例では、コンピューティングデバイス２１２４はシステム２１００に含まれてもよく、システム２１００の外部の別個のデバイスにおいて作業員に配置若しくは取り付けられてもよく、又は作業員全体から離れたリモートコンピューティングデバイス内にあってもよい（例えば、リムーブサーバ）。様々な例では、ヘッドトップ２１１０とバイザー取付組立体２１１４は、スナップ嵌合部品、リベット、メカニカルファスナー、接着剤、又は当該技術分野で周知の他の適切な取付部品などの種々の適切な取付部品を用いて接合されてもよい。バイザー２１１２はユーザの顔面の少なくとも一部分を覆うように構成されている。
【０２０３】
システム２１００は、反射物体２１２２の位置変化を検出するために光センサ２１２０を用いてもよい。一部の例では、光センサ２１２０は、光の１つ以上の波長スペクトルを検出することができる及び／又は光の１つ以上の波長スペクトル内で検出された物体の画像を生成することができるカメラである。他の例では、光センサ２１２０は、光エミッタと、フォトダイオードと、を含む。このような例では、フォトダイオードは、フォトダイオードによって検出された光の異なる強度に基づき異なる出力信号を生成してもよい。一部の例では、出力信号は、フォトダイオードによって検出された光の強度に比例してもよい。一部の例では、第１のスペクトル領域は約３５０ｎｍ〜約７００ｎｍ（すなわち、可視光スペクトル）であってもよく、第２のスペクトル領域は約７００ｎｍ〜約１１００ｎｍ（すなわち、近赤外光スペクトル又は非可視光スペクトル）であってもよい。本開示に更に記載されるように、光センサ２１２０は、ヘッドトップ２１１０に取り付けられてもよく、固設されてもよく、あるいは配置されてもよい。スナップ嵌合部品、リベット、メカニカルファスナー、接着剤、又は当該技術分野で周知の他の適切な取付部品などの種々の適切な取付部品を使用して、光センサ２１２０をヘッドトップ２１１０に取り付けてもよい。
【０２０４】
反射物体２１２２は、可視光スペクトル内において明らかに透明であるが、非可視光スペクトル内の非可視光は反射する反射材料であってもよい。一部の例では、反射材料は、検出される物体（例えば、バイザー２１１２のシールドの平面又は半平面の凹面）に適用されてもよく、若しくは検出される物体上に組み込まれてもよく、又は物体自体（例えば、バイザー２１１２のシールド）が再帰反射性材料で作製されている。反射物体２１２２が、光センサ２１２０によって捕捉された非可視光を反射するように、光は非可視光源から（例えば、光センサ２１２０又は光センサ２１２０とは別の光源によって）発せられてもよい。反射物体２１２２は、物体が移動すると光センサ２１２０によって捕捉される非可視光の量が変化するような形状であってもよい。このように、及び図２１Ａ〜図２１Ｂに更に記載されているように、システム２１００は、バイザー２１１２が閉じているか開いているか及び／又はバイザー２１１２がどの程度閉じているか開いているかを、ヘッドトップ２１１０（又は光センサ２１２０が、人の額の周りに巻かれているサスペンションの一部分に配置され得る場合は、任意の適切なヘルメット頭部サスペンション）に取り付けられている光センサ２１２０によって捕捉された明らかな反射物体２１２２から反射された光を基に、検出してもよい。
【０２０５】
図２１Ａ〜図２１Ｂは、赤外線ミラーフィルムを含む反射物体２１２２を用いたバイザー２１１２の位置の検出を示す。バイザー２１１２は、ユーザの利便性のために、透明であってもよく、半透明であってもよい。一部の例では、バイザー２１１２は実質的に透明であってもよい。一部の例では、実質的に透明は、不透明度０〜２０％の任意の不透明度であってもよい。一部の例では、実質的に透明は、不透明度２０％未満であってもよい。一部の例では、実質的に透明は、不透明度５％、１０％、１５％、又は２０％であってもよい。一部の例では、バイザー２１１２の平面表面上に重ねられたあるいは組み込まれた反射物体２１２２により示されるように、多層赤外線反射材料（赤外線ミラーフィルム）のパターン又は形状は、バイザー２１１２の内側に重ねられていてもよい。赤外線近接センサであってもよい光センサ２１２０は、ヘッドトップ２１１０に固設されており、上述のように、フォトダイオードと赤外線エミッタとの両方を含んでもよい。光センサ２１２０は、バイザー２１１２が完全に閉鎖されている（すなわち、作動位置２１１６にある）とき、放出された光の最大可能量（又は少なくとも閾値量）が反射物体２１２２（例えば、赤外線ミラー）で光センサ２１２０へと反射されるように配置されていてもよい。ヘッドトップ２１１０に対するバイザー２１１２の位置が作動位置２１１６から待機位置２１１８に変化するにつれて、光センサ２１２０のフォトダイオードによって捕捉される反射光が少なくなる。したがって、一部の例では、光センサ２１２０は、光センサ２１２０のフォトダイオードによって捕捉された、減少した光に比例する信号を生成してもよい。
【０２０６】
一部の例では、コンピューティングデバイス２１２４は、バイザー２１１２の位置と光センサ２１２０によって捕捉された光の程度又は強度との間の関連付け又は関係を示すデータを格納してもよい。例えば、コンピューティングデバイス２１２４は、バイザー２１１２の角度又は位置と、光センサ２１２０によって捕捉された光の程度又は強度とを示すマッピングのセットを含んでもよい。他の例では、コンピューティングデバイス２１２４は、バイザー２１１２の角度又は位置と、光センサ２１２０によって捕捉された光の程度又は強度との間の関係を定義するハードウェア及び／又はソフトウェアの組み合わせを含んでもよい。一部の例では、フィルムの反射が正反射であることから、性能はセンサ位置と角度の影響を受ける場合がある。一部の例では、バイザー／フィルムミラーは、光センサ２１２０に対して凹状であってもよく、ゆえに、放出される光の集中効果を有してもよい。
【０２０７】
光センサ２１２０に通信接続されていてもよいコンピューティングデバイス２１２４は、光センサ２１２０によって生成された、捕捉された光の程度又は強度を示す信号又は他の表示を基に、１つ以上の動作を実施してもよい。例示的な動作には、可視、可聴、又は触覚であってもよい１つ以上の出力の表示を生成することを含んでもよい。一例として、コンピューティングデバイス２１２４は、作業員による機器の操作及び／又は作業環境などの作業員の位置によって、バイザー２１１２を作動位置２１１６に配置することが必要であるかどうかを判定してもよい。コンピューティングデバイス２１２４が、作業員による機器の操作及び／又は作業員の位置によって、バイザー２１１２を作動位置２１１６に配置することが必要であると判定し、かつコンピューティングデバイス２１２４が、バイザー２１１２が待機位置２１１８又は作動位置２１１６と待機位置２１１８との間の中間位置にあると判定した場合、コンピューティングデバイス２１２４は、出力の表示を生成してもよい。
【０２０８】
一部の例では、出力の表示は、様々な通知データを含むメッセージであってもよい。通知データとしては、アラート、警告、又は情報メッセージ、個人用保護具のタイプ、作業員の識別子、メッセージがいつ生成されたかのタイムスタンプ、個人用保護具の位置、又は任意の他の説明情報が挙げられ得るが、これらに限定されない。一部の例では、メッセージは、本開示で記載される１つ以上のコンピューティングデバイスに送信され、各々のコンピューティングデバイスに通信接続されている出力デバイスの１つ以上のユーザインターフェイスにおいて出力表示されてもよい。一部の例では、出力の表示は触覚であっても可聴であってもよく、本開示で記載される１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて出力されてもよい。
【０２０９】
一部の例では、コンピューティングデバイス２１２４によって実施される１つ以上の動作は、作業員によって使用される機器の無効化、ユーザがアクセスできるはずの場所へのアクセスの拒否、又はバイザー２１１２の位置に基づく、又は光センサ２１２０によって生成された、捕捉された光の程度又は強度を示す信号又は他の表示に基づく、イベントに関連付けられた情報のロギングを含んでもよい。
【０２１０】
一部の例では、反射物体２１２２は、パターニングされた反射材料を含む。一部の例では、反射物体２１２２は、吸収材料／物体によって部分的に又は完全に塞がれていてもよい。一部の例では、反射物体２１２２は多層光学フィルムである。一部の例では、反射物体２１２２は再帰反射性材料である。一部の例では、光センサ２１２０は非可視光（例えば、赤外線）のみを放出する及び／又は捕捉する。一部の例では、反射物体２１２２は非可視光（例えば、赤外線）のみを反射する。一部の例では、光センサ２１２０は、光検出器を含み、光エミッタは集積回路に組み込まれている。
【０２１１】
当業者であれば、特許請求の範囲で示される本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、多種多様なその他の構成を容易に考案できることは理解されるであろう。例えば、全体を通して記載されている種々のデバイス内の各通信モジュールは、より知的なインフラストラクチャを可能にするために、より大きなネットワークの一部として、又は他のデバイスと通信することが可能であってもよい。様々なセンサによって収集された情報は、作業空間又は機器保守空間のビデオフィードによって捕捉された情報などの他のソースからの情報と組み合わせてもよい。一部の例では、ユーザ又は作業員が特定の閾値を超えた（高いか低いかを問わず）ことを本明細書に記載されるシステムのいずれかが検出した場合、作業員が特定の作業空間又は他の領域に物理的にアクセスすることを防止するようなポータル構成が使用されてもよい。本明細書に記載されるシステムによって収集された情報は、様々な規則又は規定の遵守を判定するための、及び安全プロセスを向上するための更なるデータ解析に使用することができる。一部の例では、ユーザの位置を提供するために、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）などのジオロケーションデバイスが、本明細書に記載されるシステムのいずれに組み込まれてもよい。一部の例では、本明細書に記載されるシステム及びセンサによって収集された情報は、任意のＰＰＥの残存耐用寿命を決定するために使用されてもよい。
【０２１２】
上記記載に基づき、本開示の態様は、ＰＰＥ物品などの物品の使用時間（装着時間）を、これらが少なくとも１つの基準を満たすかどうかを判定することによって特定するための方法及びシステムを含むことは理解されよう。
【０２１３】
上述のシステムのそれぞれに更なる特徴及び構成要素を付加することができる。
【０２１４】
一部の例では、清浄空気供給源は、動力付き空気浄化呼吸マスク（ＰＡＰＲ）と自給式呼吸器（ＳＣＢＡ）とのうちの少なくとも１つを含む。
【０２１５】
一部の例では、位置センサは、加速度計、ジャイロ、磁石、スイッチ、又は空気圧センサのうちの少なくとも１つを含む。
【０２１６】
一部の例では、システムは環境ビーコンを更に含み、環境ビーコンは、環境センサと通信モジュールとを含む。
【０２１７】
一部の例では、環境ビーコン通信モジュールは、ＲＦＩＤ通信機能、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信機能、及びＷｉＦｉ通信機能のうちの少なくとも１つを含む。
【０２１８】
一部の例では、アラームは、触覚、振動、可聴、視覚、ヘッドアップディスプレイ、又は無線周波数信号のうちの少なくとも１つを含む。
【０２１９】
一部の例では、ヘッドトップ通信モジュールは、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）通信機能、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信機能、及びＷｉＦｉ通信機能のうちの少なくとも１つを含む。
【０２２０】
一部の例では、パーソナル通信ハブは、ＲＦＩＤ通信機能、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信機能、及びＷｉＦｉ通信機能のうちの少なくとも１つを含む。
【０２２１】
一部の例では、危険の存在を示す信号は位置信号である。
【０２２２】
一部の例では、危険の存在を示す信号は、環境センサによる危険の検出を基に生成される。
【０２２３】
一部の例では、環境センサは、汚染物質レベルが指定の危険閾値を超える場合に危険の存在を決定する。
【０２２４】
一部の例では、指定の危険閾値は、ユーザによって設定可能である。
【０２２５】
一部の例では、指定の危険閾値は、環境センサとパーソナル通信ハブのうちの少なくとも１つに格納される。
【０２２６】
一部の例では、アラートは、バイザーが指定の曝露閾値を超えるある時間にわたって開放位置になると生成される。
【０２２７】
一部の例では、曝露閾値は、ユーザによって設定可能である。
【０２２８】
一部の例では、曝露閾値は、ヘッドトップとパーソナル通信ハブのうちの少なくとも１つに格納される。
【０２２９】
一部の例では、パーソナル通信ハブは、装着又は携帯することができる。
【０２３０】
一部の例では、ヘッドトップは頭部検知センサを更に備える。
【０２３１】
一部の例では、アラートは、ヘッドトップがユーザによって装着されていることを頭部検知センサが検知した場合にのみ生成される。
【０２３２】
一部の例では、位置センサは、バイザーが一部開放位置にあるかどうかを検出する。
【０２３３】
一部の例では、システムは、ヘッドトップの内部に温度センサを更に備える。
【０２３４】
本開示は、有害な曝露が検出された場合に人又は作業員に対してアラートを発する方法を更に含む。当該方法は、少なくともユーザの鼻及び口の上に装着するような寸法に作られたバイザーと、位置センサと、ヘッドトップ通信モジュールと、を備えるヘッドトップを用意することを含む。当該方法は、バイザーが開放位置にあるか閉鎖状態にあるかを位置センサによって検出することを更に含む。当該方法は、バイザーが開放位置にある場合、かつ危険が存在する場合に、危険の存在を検知することと、アラートを生成することと、を更に含む。
【０２３５】
一部の例では、危険の存在は環境センサによって検知される。
【０２３６】
一部の例では、環境センサは、汚染物質レベルが指定の危険閾値を超える場合に危険の存在を決定する。
【０２３７】
一部の例では、アラートは、バイザーが指定の曝露閾値を超えるある時間にわたって開放位置になると生成される。
【０２３８】
一部の例では、ヘッドトップは頭部検知センサを更に備え、アラートは、ヘッドトップがユーザによって装着されていることを頭部検知センサが検知した場合にのみ生成される。
【０２３９】
一部の例では、方法は、バイザーが一部開放位置にあるかどうかを検出することを更に含む。
【０２４０】
一部の例では、ヘッドトップは温度センサを更に備え、温度センサは、ヘッドトップの内部の温度を検出する。
【０２４１】
実施例１：少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムから使用データを取得することであって、使用データは、少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムの動作を示すデータを含む、ことと、解析エンジンによって、少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムのユーザの活動を特徴付ける安全モデルに使用データを適用することと、安全モデルに対する使用データの適用を基に、少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムに関連付けられた安全条件の発生の尤度を予測することと、安全イベントの発生の尤度の予測に応答して出力を生成することと、を含む、方法。
【０２４２】
実施例２：安全モデルは、少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムと類似の特性を有する複数の空気呼吸マスクシステムによる既知の安全イベントの過去データから構築される、実施例１に記載の方法。
【０２４３】
実施例３：安全モデルを、少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムの使用データを基に更新することを更に含む、実施例１〜２のいずれかに記載の方法。
【０２４４】
実施例４：安全モデルは、少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムとともに使用される空気呼吸マスクシステム以外の１つ以上のデバイスによる既知の安全イベントのデータから構築される、実施例１〜３のいずれかに記載の方法。
【０２４５】
実施例５：少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムの構成、少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムのユーザ、少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムが位置する環境、又は少なくとも１つの空気呼吸マスクシステムとともに使用される１つ以上の他のデバイスのうちの少なくとも１つを基に安全モデルを選択することを更に含む、実施例１〜４のいずれかに記載の方法。
【０２４６】
実施例６：使用データは、ある時間の間の少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、使用データは、少なくとも１つの呼吸マスクのバイザーの位置、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップの温度、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップの動き、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップに対する衝撃、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップの位置、又は少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップ内の頭部の存在を示すデータを含む、実施例１〜５のいずれかに記載の方法。
【０２４７】
実施例７：使用データは、ある時間の間の少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、使用データは、呼吸マスクの送風機の状態、送風機の圧力、送風機の駆動時間、送風機の温度、送風機の動作、送風機に対する衝撃、又は送風機の位置を示すデータを含む、実施例１〜６のいずれかに記載の方法。
【０２４８】
実施例８：使用データは、ある時間の間の少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、使用データは、ある時間の間の少なくとも１つのＳＲＬのユーザの活動を表し、使用データは、少なくとも１つの呼吸マスクの空気浄化フィルタの存在及び少なくとも１つの呼吸マスクの空気浄化フィルタのフィルタタイプを示すデータを含む、実施例１〜７のいずれかに記載の方法。
【０２４９】
実施例９：使用データは、少なくとも１つのＳＲＬが位置する環境に関連する環境データを含み、安全イベントの発生の尤度はＳＲＬが位置する環境に基づく、実施例１〜８のいずれかに記載の方法。
【０２５０】
実施例１０：ユーザの活動を特徴付ける安全モデルに使用データを適用することは、複数の呼吸マスクに関連付けられた知る安全イベントの訓練データから構築された安全モデルに使用データを適用することを含む、実施例１〜９のいずれかに記載の方法。
【０２５１】
実施例１１：安全イベントの発生の尤度を予測することは、安全モデルによって特徴付けられる既知の安全挙動に対する少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの異常行動を識別することを含む、実施例１〜１０のいずれかに記載の方法。
【０２５２】
実施例１２：安全イベントの発生の尤度を予測することは、異常な安全イベントの数に関連付けられた、少なくとも１つの呼吸マスクが配置されている作業環境内の領域を識別することを更に含む、実施例１〜１１のいずれかに記載の方法。
【０２５３】
実施例１３：安全モデルに使用データを適用することは、少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの動作を特徴付ける安全モデルに使用データを適用することを含み、安全イベントの発生の尤度を予測することは、ある時間にわたるユーザの動作が少なくとも１つの呼吸マスクのユーザにとって異常であると判定することを含む、実施例１〜１２のいずれかに記載の方法。
【０２５４】
実施例１４：安全モデルに使用データを適用することは、少なくとも１つの呼吸マスクのユーザによる少なくとも１つの呼吸マスクのフィルタの消費量を特徴付ける安全モデルに使用データを適用することを含み、安全イベントの発生の尤度を予測することは、消費量がある環境における予想消費量よりも高いと判定することを含む、実施例１〜１３のいずれかに記載の方法。
【０２５５】
実施例１５：安全モデルに使用データを適用することは、ユーザの体温を特徴付ける安全モデルに使用データを適用することを含み、安全イベントの発生の尤度を予測することは、体温が、この時間にわたる安全な活動に関連付けられた体温を超えていると判定することを含む、例１〜１４のいずれかに記載の方法。
【０２５６】
実施例１６：出力を生成することは、安全イベントが発生する可能性があることを示すアラートデータを生成することを含む、実施例１〜１５のいずれかに記載の方法。
【０２５７】
実施例１７：１つ以上の電子センサであって、呼吸マスクの動作を示すデータを生成するように構成されている１つ以上の電子センサを含む呼吸マスクと、呼吸マスクの動作を示すデータを受信し、呼吸マスクに関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測するために、安全モデルにデータを適用し、安全イベントの発生の尤度の予測に応答してアラートを発生させ、呼吸マスクにアラートを送信するように構成されている１つ以上のサーバと、を備え、呼吸マスクはアラートを受信し、アラートの受信に応答して出力を生成するように構成されている、システム。
【０２５８】
実施例１８：呼吸マスクと１つ以上のサーバと通信するように構成されているハブを更に備え、呼吸マスクは、使用データをハブに送信するように構成されており、ハブは、使用データを１つ以上のサーバに送信するように構成されている、実施例１７に記載のシステム。
【０２５９】
実施例１９：１つ以上のサーバは、ハブを介して呼吸マスクにアラートを送信するように構成されている、実施例１７〜１８のいずれかに記載のシステム。
【０２６０】
実施例２０：１つ以上のサーバは更に、安全モデルを基に規則のセットを生成するように構成されており、呼吸マスクと通信するように構成されているハブに規則を送信し、ハブは、規則のセットを基に第２のアラートを生成するように構成されている、実施例の１７〜１９のいずれかに記載のシステム。
【０２６１】
実施例２１：コンピューティングデバイスによって表示するために、少なくとも１つの呼吸マスクの使用データをフィルタリングするための複数のユーザ選択可能フィルタを有するユーザインターフェイス（ＵＩ）を出力することと、コンピューティングデバイスによって、ユーザ選択可能フィルタのフィルタ選択の少なくとも１つの表示を受信することと、コンピューティングデバイスによって表示するために、フィルタ選択を基にＵＩコンテンツを出力することであって、ＵＩコンテンツは、フィルタ選択に対応する使用データを示す、ことと、を含む、方法。
【０２６２】
実施例２２：複数のユーザ選択可能フィルタは、少なくとも１つの呼吸マスクのうちの呼吸マスクのユーザのユーザＩＤ、少なくとも１つの呼吸マスクの構成要素、地理的位置、時間、温度、ユーザの動作、周囲騒音、少なくとも１つの呼吸マスクに対する衝撃、少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの姿勢、少なくとも１つの呼吸マスクのバッテリーのバッテリーステータス、少なくとも１つの呼吸マスクのバイザーのバイザー位置、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップ内の頭部の存在、少なくとも１つの呼吸マスクの送風機の圧力、少なくとも１つの呼吸マスクの送風機の送風機速度、少なくとも１つの呼吸マスクのフィルタのフィルタステータス、又は少なくとも１つの呼吸マスクのカートリッジのステータスのうちの少なくとも２つを含む、実施例２１に記載の方法。
【０２６３】
実施例２３：コンピューティングデバイスによって表示するために、少なくとも１つの呼吸マスクのアラートタイプをフィルタリングするための第２の複数のユーザ選択可能フィルタを出力することと、コンピューティングデバイスによって、第２の複数のユーザ選択可能フィルタの第２のフィルタ選択を受信することと、コンピューティングデバイスによって表示するために、第２のフィルタ選択を基に第２のＵＩコンテンツを出力することであって、第２のＵＩコンテンツは、第２のフィルタ選択に対応するアラートタイプを示す、ことと、を更に含む、実施例２１〜２２のいずれかに記載の方法。
【０２６４】
実施例２４：フィルタ選択を基に第２のＵＩコンテンツを出力することは、時間領域にわたる使用データを示すＵＩコンテンツを出力することを含む、実施例２１〜２３のいずれかに記載の方法。
【０２６５】
実施例２５：時間領域にわたる使用データを示すＵＩコンテンツを出力することは、少なくとも２種類の使用データに対するＵＩコンテンツを同時に出力することを含む、実施例２１〜２４のいずれかに記載の方法。
【０２６６】
実施例２６：少なくとも２種類の使用データは、地理的位置、時間、温度、ユーザの動作、周囲騒音、少なくとも１つの呼吸マスクに対する衝撃、少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの姿勢、少なくとも１つの呼吸マスクのバッテリーのバッテリーステータス、少なくとも１つの呼吸マスクのバイザーのバイザー位置、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップ内の頭部の存在、少なくとも１つの呼吸マスクの送風機の圧力、少なくとも１つの呼吸マスクの送風機の送風機速度、少なくとも１つの呼吸マスクのフィルタのフィルタステータス、又は少なくとも１つの呼吸マスクのカートリッジのステータスのうちの少なくとも２つを含む、実施例２１〜２５のいずれかに記載の方法。
【０２６７】
実施例２７：少なくとも１つの呼吸マスクは、各ユーザに対応する複数の呼吸マスクを備える、実施例２１〜２６のいずれかに記載の方法。特定の例示的実施形態を参照して本開示の照明システムを説明したが、当業者には本発明の趣旨と範囲とから逸脱することなく変更及び変形をなし得ることは容易に理解できよう。
【０２６８】
実施例２８：個人用保護具（ＰＰＥ）物品の動作を示す使用データを受信することであって、ＰＰＥ物品は１つ以上のセンサを備え、１つ以上のセンサは、物品ＰＰＥの動作を示す使用データを生成するように構成されている、ことと、安全イベントに対応する、以前に生成した使用データを少なくとも一部基にして、ＰＰＥ物品に関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに、使用データを適用することと、安全イベントの発生の尤度の予測を少なくとも一部基にして、少なくとも１つの動作を実施することと、を含む、方法。
【０２６９】
実施例２９：訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、使用データと安全イベントとの間の関連付けを含み、使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含む、ことと、訓練セットの各訓練事例において、特定の使用データと訓練事例の特定の安全イベントを基に、安全学習モデルに適用される後の使用データに応じて特定の安全イベントの安全学習モデルが予測する尤度を変更するように安全学習モデルを修正することと、を更に含む、実施例２８に記載の方法。
【０２７０】
実施例３０：１つ以上のコンピュータプロセッサが少なくとも１つの動作を実施した後、１つ以上のＰＰＥ物品の使用から訓練事例のセットの１つ以上の訓練事例が生成される、実施例２８〜２９のいずれかに記載の方法。
【０２７１】
実施例３１：使用データの１つ以上の指標は特徴ベクトルで構造化され、安全学習モデルは教師あり学習モデルであり、安全イベントの発生の尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれる、実施例２８〜３０のいずれかに記載の方法。
【０２７２】
実施例３２：安全イベントの発生の尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれ、当該方法は、発生の尤度を、安全イベントの尤度のセットの最大発生尤度として選択することを含む、実施例２８〜３１のいずれかに記載の方法。
【０２７３】
実施例３３：ユーザと関連付けられており、ＰＰＥ物品と少なくとも１つのコンピューティングデバイスと通信するように構成されているハブを更に含み、ＰＰＥ物品は、使用データをハブに送信するように構成されており、ハブは、使用データを少なくとも１つのコンピューティングデバイスに送信するように構成されている、実施例２８〜３２のいずれかに記載の方法。
【０２７４】
実施例３４：安全学習モデルを基に規則のセットを生成することと、ＰＰＥ物品と通信するように構成されているハブに規則を送信することと、を更に含み、ハブは、規則のセットと使用データを基に、少なくとも１つの動作を実施するように構成されている、実施例２８〜３３のいずれかに記載の方法。
【０２７５】
実施例３５：ＰＰＥ物品、ユーザと関連付けられており、ＰＰＥ物品と少なくとも１つのコンピューティングデバイスと通信するように構成されているハブ、又はユーザではない者に関連付けられたコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに通知を送信することを更に含む、実施例２８〜３４のいずれかに記載の方法。
【０２７６】
実施例３６：ＰＰＥ物品は、空気呼吸マスクシステム、落下保護デバイス、聴覚保護具、頭部保護具、衣類、顔面保護具、眼保護具、溶接マスク、又はエグゾスーツのうちの少なくとも１つを含む、実施例２８〜３５のいずれかに記載の方法。
【０２７７】
実施例３７：ＰＰＥ物品の動作を変更する通知を送信することを更に含む、実施例２８〜３６のいずれかに記載の方法。
【０２７８】
実施例３８：ユーザ、作業環境、又はＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つと関連付けられた安全イベントを示すユーザインターフェイスを出力して表示することを更に含む、実施例２８〜３７のいずれかに記載の方法。
【０２７９】
実施例３９：１つ以上のＰＰＥ物品のセットを構成する１つ以上の入力コントロールを含むユーザインターフェイスを出力して表示することを更に含む、実施例２８〜３８のいずれかに記載の方法。
【０２８０】
実施例４０：安全学習モデルは、少なくとも一部、ＰＰＥ物品と類似の特性を有する複数のＰＰＥ物品の既知の安全イベントの過去データに基づく、実施例２８〜３９のいずれかに記載の方法。
【０２８１】
実施例４１：安全学習モデルをＰＰＥ物品の使用データを基に更新することを更に含む、実施例２８〜４０のいずれかに記載の方法。
【０２８２】
実施例４２：安全学習モデルは、ＰＰＥ物品にとともに使用されるＰＰＥ物品以外の１つ以上のデバイスの既知の安全イベントのデータを少なくとも一部基にする、実施例２８〜４１のいずれかに記載の方法。
【０２８３】
実施例４３：安全学習モデルは、ＰＰＥ物品の構成、ＰＰＥ物品のユーザ、ＰＰＥ物品が使用される環境、又はＰＰＥ物品とともに使用される１つ以上の他のデバイスのうちの少なくとも１つを基にする、実施例２８〜４２のいずれかに記載の方法。
【０２８４】
実施例４４：ＰＰＥ物品は呼吸マスクであり、使用データは、ある時間の間の少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、使用データは、少なくとも１つの呼吸マスクのバイザーの位置、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップの温度、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップの動き、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップに対する衝撃、少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップの位置、又は少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップ内の頭部の存在を示すデータを含む、実施例２８〜４３のいずれかに記載の方法。
【０２８５】
実施例４５：ＰＰＥ物品は呼吸マスクであり、使用データは、ある時間の間の少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、使用データは、呼吸マスクの送風機の状態、送風機の圧力、送風機の駆動時間、送風機の温度、送風機の動作、送風機に対する衝撃、又は送風機の位置を示すデータを含む、実施例２８〜４４のいずれかに記載の方法。
【０２８６】
実施例４６：安全イベントの発生の尤度を予測することは、安全学習モデルにより特徴付けられる既知の安全挙動に対する、ＰＰＥ物品のユーザの異常行動を識別することを含む、実施例２８〜４５のいずれかに記載の方法。
【０２８７】
実施例４７：安全イベントの発生の尤度を予測することは、異常な安全イベントの数に関連付けられた、少なくとも１つのＰＰＥ物品が配置されている作業環境内の領域を識別することを更に含む、実施例２８〜４６のいずれかに記載の方法。
【０２８８】
実施例４８：安全学習モデルに使用データを適用することは、ＰＰＥ物品のユーザの動作を特徴付ける安全学習モデルに使用データを適用することを含み、安全イベントの発生の尤度を予測することは、ある時間にわたるユーザの動作がＰＰＥ物品のユーザにとって異常であると判定することを含む、実施例２８〜４７のいずれかに記載の方法。
【０２８９】
実施例４９：安全学習モデルに使用データを適用することは、ＰＰＥ物品のユーザによるＰＰＥ物品の構成要素の消費量を特徴付ける安全学習モデルに使用データを適用することを含み、安全イベントの発生の尤度を予測することは、消費量がある環境における予想消費量よりも高いと判定することを含む、実施例２８〜４８のいずれかに記載の方法。
【０２９０】
実施例５０：安全学習モデルに使用データを適用することは、ユーザの体温を特徴付ける安全学習モデルに使用データを適用することを含み、安全イベントの発生の尤度を予測することは、体温が、この時間にわたる安全な活動に関連付けられた体温を超えていると判定することを含む、実施例２８〜４９のいずれかに記載の方法。
【０２９１】
実施例５１：メモリと、実施例２８〜５０に記載の方法のいずれかを実施する１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備えるコンピューティングデバイス。
【０２９２】
実施例５２：実施例２８〜５０に記載の方法のいずれかを実行するための手段を備える装置。
【０２９３】
実施例５３：命令がエンコードされた非一時的コンピュータ可読格納媒体であって、命令は、実行されると、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサに、請求項２８〜５０のいずれかに記載の方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読格納媒体。
【０２９４】
実施例５４：ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する使用データを受信することと、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する、以前に生成した使用データを少なくとも一部基にして、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに使用データを適用することと、安全イベントの発生の尤度の予測を少なくとも一部基にして、少なくとも１つの動作を実施することと、を含む、方法。
【０２９５】
実施例５５：請求項２８〜５０のいずれかに記載の方法を更に含む、実施例５４に記載の方法。
【０２９６】
実施例５６：メモリと、実施例５５に記載の方法のいずれかを実行する１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備える、コンピューティングデバイス。
【０２９７】
実施例５７：実施例５５に記載の方法のいずれかを実行するための手段を備える装置。
【０２９８】
実施例５８：命令がエンコードされた非一時的コンピュータ可読格納媒体であって、命令は、実行されると、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサに、実施例５５に記載の方法のいずれかを実行させる非一時的コンピュータ可読格納媒体。
【０２９９】
好ましい実施形態の以下の詳細な説明において、本発明を実施できる具体的な実施形態を例示する添付図面を参照する。例示された実施形態は、本発明にかかる全ての実施形態を網羅することを意図するものではない。他の実施形態を利用することもでき、また、構造的又は論理的な変更が、本発明の範囲から逸脱することなくなされ得ることを理解されたい。したがって、以下の詳細な説明は、限定的な意味で解釈されるべきではなく、本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって画定されるものである。
【０３００】
特に指定のない限り、本明細書及び特許請求の範囲で使用される、特徴サイズ、量、及び物理的特性を表現する全ての数値は、全ての場合に、用語「約」によって修飾されているものとして理解されたい。したがって、特に反対の指示のない限り、上記明細書及び添付の特許請求の範囲に記載されている数値パラメータは、本明細書で開示される教示を利用して当業者が得ようとする所望の特性に応じて変動し得る近似値である。
【０３０１】
本明細書及び添付の特許請求の範囲において使用する場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、その内容について別段の明確な指示がない限り、複数の指示対象を有する実施形態を包含する。本明細書及び添付の特許請求の範囲において使用されるとき、用語「又は」は、その内容について別段のはっきりした指示がない限り、一般的に「及び／又は」を包含する意味で用いられる。
【０３０２】
「近位」、「遠位」、「下部」、「上部」、「〜の下」、「下側」、「上側」、及び「〜の上」などを含むが、それらに限定されない、空間に関連する用語は、本明細書で使用される場合、ある要素（複数可）の別の要素に対する空間的関係を述べる説明を容易にするために利用される。このような空間に関する用語は、図面に示され本明細書に記載されている特定の方向に加えて、使用中又は動作中の装置の異なる方向きを包含する。例えば、図面に示される物体が反転又は裏返された場合、その前の時点で、他の要素の下方又はその下にあるとして説明されていた部分は、したがって、これらの他の要素の上方又はその上となるであろう。
【０３０３】
本明細書で使用されるとき、ある要素、構成要素若しくは層が、例えば、別の要素、構成要素若しくは層と「一致する境界面」を形成する、これらの「上にある」、これらと「接続される」、「連結される」、「積層される」、若しくは「接触する」として説明される場合、その要素、構成要素若しくは層は、例えば、特定の要素、構成要素若しくは層の直接上にあるか、これらと直接接続されるか、直接連結されるか、直接積層されるか、直接接触してもよいか、又は、介在する要素、構成要素若しくは層が特定の要素、構成要素若しくは層の上にあるか、これらと接続されるか、連結されるか、若しくは接触し得る。例えば、ある要素、構成要素、又は層が、別の要素の「直接上にある」か、別の要素に「直接接続される」、「直接連結される」、又は「直接接触する」ものとして言及される場合、例えば介在する要素、構成要素、又は層は存在しない。本開示の技術は、サーバ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレットコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、スマートフォンなど、多種多様なコンピュータデバイスにおいて実装され得る。機能的態様を強調するために、任意の構成要素、モジュール又はユニットについて記載してきたが、必ずしも、別々のハードウェアユニットによる実現が必要とは限らない。また、本明細書に記載の技法は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの任意の組み合わせによって実施され得る。モジュール、ユニット又は構成要素として説明した任意の特徴部は、集積論理デバイス中に一緒に実装してもよく、又は、個別であるが相互使用可能な論理デバイスとして別々に実装してもよい。いくつかの場合において、様々な特徴部は、集積回路チップ又はチップセット等、集積回路デバイスとして実装され得る。更に、本明細書全体にわたって、それらの多くが固有の機能を実行するいくつかの別個のモジュールについて説明してきたが、モジュールの全ての全機能を単一のモジュールへと組み合わせてもよく、又は更なる追加のモジュールへと分割してもよい。本明細書で説明したモジュールは、例示的なものにすぎず、理解をより一層容易にするように記載したものである。
【０３０４】
ソフトウェアに実装される場合、当該技術は、プロセッサによって実行される時に、上記で説明した方法のうちの１つ以上を実行する命令を含む、コンピュータ可読媒体によって少なくとも部分的に実現され得る。コンピュータ可読媒体は、有形のコンピュータ可読記録媒体を含んでよく、梱包材料を含み得るコンピュータプログラム製品の一部を形成してよい。コンピュータ可読記憶媒体は、同期型ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ）等のランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、電気的消去型再書き込み可能な読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気又は光学データ記憶媒体等を含み得る。また、コンピュータ可読記憶媒体は、ハードディスク、磁気テープ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク、ホログラフィックデータ記憶媒体又は他の不揮発性記憶デバイス等の不揮発性記憶デバイスを含み得る。
【０３０５】
本明細書で使用する場合「プロセッサ」という用語は、前述の構造のうちのいずれか、あるいは本明細書で説明した技法の実施に適した任意の他の構造を指し得る。加えて、いくつかの態様において、本明細書で説明した機能は、本開示の技法を実行するように構成された専用のソフトウェアモジュール又はハードウェアモジュール内に提供され得る。ソフトウェアで実施される場合であっても、当該技法は、ソフトウェアを実行するプロセッサ等のハードウェア、又はソフトウェアを記憶するメモリを使用し得る。このような場合には、本明細書で説明したコンピュータは、本明細書で説明した特定の機能を実行することが可能な特定のマシンを規定し得る。また、当該技法は、プロセッサと見なしてもよい１つ以上の回路又は論理素子に完全に実装してもよい。
【０３０６】
１つ以上の実施例では、説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせで実装されてよい。ソフトウェアで実装された場合、機能は、１つ以上の命令又はコードとして、コンピュータ可読媒体に格納されるか、又はそれを介して送信され、ハードウェアベースの処理ユニットによって実行されてよい。コンピュータ可読媒体としては、データ記憶媒体などの有形媒体に対応するコンピュータ可読記憶媒体、又は、例えば、通信プロトコルに従って１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの伝送を促進する任意の媒体を含む通信媒体を挙げることができる。このようにして、コンピュータ可読媒体は、一般的に（１）非一時的な有形コンピュータ可読記憶媒体、又は（２）信号若しくは搬送波などの通信媒体に対応してよい。データ記憶媒体は、本開示で説明する技術の実装のための命令、コード、及び／又はデータ構造を取得するために、１つ以上のコンピュータ又は１つ以上のプロセッサによってアクセスすることができる、任意の利用可能な媒体であってよい。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読媒体を含んでよい。
【０３０７】
例として、このようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、若しくはその他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ、若しくはその他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリ、又は、命令若しくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを格納するのに用いることができると共に、コンピュータによってアクセスできる他の任意の媒体を含むことができるが、これらに限定されない。また、任意の接続は、コンピュータ可読媒体と適切に呼ばれる。例えば、命令が同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（digital subscriber line）（ＤＳＬ）、又は、赤外、無線通信、及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、又は、赤外、無線通信、及びマイクロ波などの無線技術は、媒体の定義に含まれる。しかし、コンピュータ可読記憶媒体及びデータ記憶媒体は、接続、搬送波、信号、又は他の一過性媒体を含まず、代わりに、非一過性の有形記憶媒体を対象としていることを理解されたい。磁気ディスク及び光ディスクは、本明細書で使用する場合、コンパクトディスク（compact disc、ＣＤ）、レーザーディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク（digitalversatile disc、ＤＶＤ）、フロッピーディスク、及びブルーレイディスクを含み、磁気ディスクは一般に、データを磁気的に複製し、光ディスクは、データをレーザーによって光学的に複製する。上記の組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれなければならない。
【０３０８】
命令は、１つ以上のデジタル信号プロセッサ（digital signal processor、ＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit、（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブル論理アレイ（field programmable logic array、ＦＰＧＡ）、又は他の同等な集積若しくはディスクリート論理回路などの、１つ以上のプロセッサによって実行されてよい。したがって、使用する場合「プロセッサ」という用語は、前述の構造のうちのいずれか、又は説明した技術の実装に適した任意の他の構造を指してよい。加えて、いくつかの態様では、説明した機能は、専用のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュール内に設けられてよい。また、当該技術は、１つ以上の回路又は論理素子に完全に実装され得る。
【０３０９】
本開示の技術は、無線ハンドセット、集積回路（integrated circuit、ＩＣ）、又はＩＣのセット（例えば、チップセット）を含む、多様なデバイス又は装置に実装されてよい。開示された技術を実行するように構成されたデバイスの機能的な態様を強調するために、様々なコンポーネント、モジュール、又はユニットを本開示で説明したが、様々なハードウェアユニットによる具現化が必ずしも必要ではない。むしろ、上述したように、様々なユニットは、好適なソフトウェア及び／又はファームウェアと併せて、上述したような１つ以上のプロセッサを含む、ハードウェアユニット内で組み合わされるか、又は相互動作するハードウェアユニットの集合によって提供されてよい。
【０３１０】
実施例によっては、本明細書で説明した方法のいずれかの特定の行為又はイベントは、異なる順序で実行することができ、共に加える、結合する、又は省略することができる（例えば、説明した行為又はイベントのすべてが方法の実践のために必要ではない）ことを認識されたい。更に、特定の実施例では、行為又はイベントは、順次ではなく、例えば、マルチスレッド処理、割込処理、又は複数のプロセッサにより、同時に実行することができる。
【０３１１】
いくつかの実施例では、コンピュータ可読記憶媒体は、非一時的記憶媒体を含む。用語「非一時的」は、いくつかの実施例では、記憶媒体が搬送波又は伝搬信号で具現化されていないことを示す。特定の実施例では、非一時的記憶媒体は、経時的に変化し得るデータを記憶する（例えば、ＲＡＭ又はキャッシュに）。
【０３１２】
様々な実施例を説明してきた。これらの及び他の実施例は、以下の特許請求の範囲内である。
【図１】
2019527878.tif 000007
【図２】
2019527878.tif 000008
【図３】
2019527878.tif 000009
【図４】
2019527878.tif 000010
【図５】
2019527878.tif 000011
【図６】
2019527878.tif 000012
【図７】
2019527878.tif 000013
【図８】
2019527878.tif 000014
【図９】
2019527878.tif 000015
【図１０】
2019527878.tif 000016
【図１１】
2019527878.tif 000017
【図１２】
2019527878.tif 000018
【図１３】
2019527878.tif 000019
【図１４】
2019527878.tif 000020
【図１５】
2019527878.tif 000021
【図１６】
2019527878.tif 000022
【図１７】
2019527878.tif 000023
【図１８】
2019527878.tif 000024
【図１９Ａ】
2019527878.tif 000025
【図１９Ｂ】
2019527878.tif 000026
【図２０Ａ】
2019527878.tif 000027
【図２０Ｂ】
2019527878.tif 000028
【図２１Ａ】
2019527878.tif 000029
【図２１Ｂ】
2019527878.tif 000030
【手続補正書】
【提出日】平成31年1月29日(2019.1.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ以上のセンサに関連付けられた個人用保護具（ＰＰＥ）物品であって、前記１つ以上のセンサは、前記ＰＰＥ物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具（ＰＰＥ）物品と、
メモリ及び１つ以上のコンピュータプロセッサを備える少なくとも１つのコンピューティングデバイスと、を備えるシステムであって、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記ＰＰＥ物品の前記動作を示す前記使用データを受信し、
安全イベントに対応する、以前に生成した使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記ＰＰＥ物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、使用データと安全イベントとの間の関連付けを含み、前記使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練される、システム。
【請求項２】
前記安全学習モデルは、クラウドベースコンピューティングプラットフォーム、ハブ、又は前記ＰＰＥ内に統合されたコンピューティングデバイスのうちの１つ以上を使用して訓練される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記安全学習モデルは、クラウドベースコンピューティングプラットフォーム、又はハブのうちの１つ以上を使用して訓練され、前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスが前記ＰＰＥ物品内に統合された、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサが前記少なくとも１つの動作を実施した後、１つ以上のＰＰＥ物品の使用から前記訓練事例のセットの１つ以上の訓練事例が生成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記使用データの前記１つ以上の指標は特徴ベクトルに構造化されており、前記安全学習モデルは教師あり学習モデルであり、前記安全イベントの発生の尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれる、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記安全イベントの発生の尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれており、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記発生の尤度を、前記安全イベントの尤度のセットの最大発生尤度として選択する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
ユーザと関連付けられており、前記ＰＰＥ物品及び前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスと通信するように構成されているハブを更に含み、前記ＰＰＥ物品は、前記使用データを前記ハブに送信するように構成されており、前記ハブは、前記使用データを前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスに送信するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスは更に、前記安全学習モデルに基づき規則のセットを生成するように構成されており、前記ＰＰＥ物品と通信するように構成されているハブに前記規則を送信し、前記ハブは、前記規則のセット及び前記使用データに基づいて、少なくとも１つの動作を実施するように構成されている、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記少なくとも１つの動作を実施するために、前記ＰＰＥ物品、ユーザと関連付けられており、前記ＰＰＥ物品及び前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスと通信するように構成されているハブ、又は前記ユーザではない者に関連付けられたコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに通知を送信する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ＰＰＥ物品は、空気呼吸マスクシステム、落下保護デバイス、聴覚保護具、頭部保護具、衣類、顔面保護具、眼保護具、溶接マスク、又はエグゾスーツのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記少なくとも１つの動作を実施するために、前記ＰＰＥ物品の動作を変更する通知を送信する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記少なくとも１つの動作を実施するために、ユーザ、作業環境、又は前記ＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つと関連付けられた安全イベントを示すユーザインターフェイスを出力して表示する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
１つ以上のＰＰＥ物品のセットを構成する１つ以上の入力コントロールを含むユーザインターフェイスを出力して表示する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記安全学習モデルは、前記ＰＰＥ物品に類似する特性を有する複数のＰＰＥ物品の既知の安全イベントの過去データに少なくとも部分的に基づいている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全学習モデルを、前記ＰＰＥ物品の使用データに基づき更新する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記安全学習モデルは、前記ＰＰＥ物品と共に使用される前記ＰＰＥ物品以外の１つ以上のデバイスの既知の安全イベントのデータに少なくとも部分的に基づいている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記安全学習モデルは、前記ＰＰＥ物品の構成、前記ＰＰＥ物品のユーザ、前記ＰＰＥ物品が使用される環境、又は前記ＰＰＥ物品と共に使用される１つ以上の他のデバイスのうちの少なくとも１つに基づいている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記ＰＰＥ物品は呼吸マスクであり、前記使用データは、ある期間の間の前記少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、前記使用データは、前記少なくとも１つの呼吸マスクのバイザーの位置、前記少なくとも１つの呼吸マスクのヘッドトップの温度、前記少なくとも１つの呼吸マスクの前記ヘッドトップの動き、前記少なくとも１つの呼吸マスクの前記ヘッドトップに対する衝撃、前記少なくとも１つの呼吸マスクの前記ヘッドトップの位置、又は前記少なくとも１つの呼吸マスクの前記ヘッドトップ内の頭部の存在を示すデータを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記ＰＰＥ物品は呼吸マスクであり、前記使用データは、ある期間の間の前記少なくとも１つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、前記使用データは、前記呼吸マスクの送風機の状態、前記送風機の圧力、前記送風機の駆動時間、前記送風機の温度、前記送風機の動作、前記送風機に対する衝撃、又は前記送風機の位置を示すデータを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、前記安全学習モデルにより特徴付けられた既知の安全挙動に対する、前記ＰＰＥ物品のユーザの異常行動を識別する、請求項１に記載のシステム。
【請求項２１】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、前記少なくとも１つのＰＰＥ物品が配置されている作業環境内で、安全イベントの異常な数に関連付けられた領域を識別する、請求項１に記載のシステム。
【請求項２２】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データを前記安全学習モデルに適用するために、前記ＰＰＥ物品のユーザの動作を特徴付ける安全学習モデルに前記使用データを適用し、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、ある時間にわたる前記ユーザの動作が前記ＰＰＥ物品のユーザにとって異常であると判定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データを前記安全学習モデルに適用するために、ＰＰＥ物品のユーザによる前記ＰＰＥ物品の構成要素の消費量を特徴付ける安全学習モデルに前記使用データを適用し、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、前記消費量が、ある環境における予想消費量よりも高いと判定する、請求項１に記載のシステム。
【請求項２４】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データを前記安全学習モデルに適用するために、前記ユーザの体温を特徴付ける安全学習モデルに前記使用データを適用し、前記安全イベントの発生の尤度を予測することは、前記体温が、前記期間にわたる安全な活動に関連付けられた体温を超えていると判定することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項２５】
個人用保護具（ＰＰＥ）物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている１つ以上のセンサと、
前記１つ以上のセンサに通信接続されている少なくとも１つのコンピューティングデバイスであって、メモリ及び１つ以上のコンピュータプロセッサを備えるコンピューティングデバイスと、を有し、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記ＰＰＥ物品に関連付けられた安全イベントの発生の尤度、及び前記安全イベントに対応する、以前に生成された使用データに少なくとも部分的に基づいて前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して、前記使用データを適用することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、訓練事例のセットを含む訓練セットによって訓練された修正された安全学習モデルを含み、各訓練事例は、使用データと安全イベントとの間の関連付けを含み、前記使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含み、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、前記修正された安全学習モデルは、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように構成されている、個人用保護具（ＰＰＥ）物品。
【請求項２６】
前記安全学習モデルは、クラウドベースコンピューティングプラットフォーム、ハブ、又はＰＰＥ内に統合されたコンピューティングデバイスのうちの１つ以上を使用して訓練される、請求項２５に記載のＰＰＥ物品。
【請求項２７】
メモリと、
１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備え、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
個人用保護具（ＰＰＥ）物品の動作を示す使用データを受信し、前記ＰＰＥ物品は１つ以上のセンサを備え、前記１つ以上のセンサは、前記物品ＰＰＥの動作を示す使用データを生成するように構成されており、
安全イベントに対応する、以前に生成された使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記ＰＰＥ物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて少なくとも１つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、使用データと安全イベントとの間の関連付けを含み、前記使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練される、コンピューティングデバイス。
【請求項２８】
前記安全学習モデルは、クラウドベースコンピューティングプラットフォーム、ハブ、又はＰＰＥ内に統合されたコンピューティングデバイスのうちの１つ以上を使用して訓練される、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項２９】
前記１つ以上のコンピュータプロセッサが前記少なくとも１つの動作を実施した後、１つ以上のＰＰＥ物品の使用から前記訓練事例のセットの１つ以上の訓練事例が生成される、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３０】
前記使用データの前記１つ以上の指標は特徴ベクトルに構造化されており、前記安全学習モデルは教師あり学習モデルであり、前記安全イベントの発生の前記尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれる、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３１】
前記安全イベントの発生の前記尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれ、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記発生の尤度を、前記安全イベントの尤度のセットの最大発生尤度として選択する、請求項２７に記載のコンピューティングデバイス。
【請求項３２】
ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する使用データの１つ以上のストリームを生成するセンサセットと、
メモリと、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備える少なくとも１つのコンピューティングデバイスを備えるシステムであって、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する前記使用データを受信し、
ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの前記少なくとも１つに対応する、以前に生成した使用データを少なくとも一部基にして、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、使用データと安全イベントとの間の関連付けを含み、前記使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練される、システム。
【請求項３３】
前記安全学習モデルは、クラウドベースコンピューティングプラットフォーム、ハブ、又はＰＰＥ内に統合されたコンピューティングデバイスのうちの１つ以上を使用して訓練される、請求項３２に記載のシステム。
【国際調査報告】
2019527878.tif 000031
2019527878.tif 000032
2019527878.tif 000033